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目的:评价深度学习重建(DLIR)算法结合低管电压技术相对于自适应统计迭代重建(ASiR-V)算法对腹部增强CT动脉晚期图像中微小动脉的显示情况。方法:前瞻性收集2021年12月至2022年1月就诊于北京大学人民manbet官网登录 需排查腹部疾病并接受腹盆腔增强CT扫描的患者。根据CT扫描不同管电压以简单随机法将患者分为80 kV低管电压(LV)组和120 kV高管电压(HV)组。根据不同重建算法,每组再进一步分为DLIR-H(D)和ASiR-V 50

作者:陈楚韩;綦维维;刘晓怡;陈雷;程瑾;洪楠

来源:中华放射学杂志 2022 年 56卷 11期

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作者:
陈楚韩;綦维维;刘晓怡;陈雷;程瑾;洪楠
来源:
中华放射学杂志 2022 年 56卷 11期
标签:
体层摄影术,X线计算机 深度学习 图像重建算法 微小血管 Tomography, X-ray computed Deep learning Image reconstruction Small vessel
目的:评价深度学习重建(DLIR)算法结合低管电压技术相对于自适应统计迭代重建(ASiR-V)算法对腹部增强CT动脉晚期图像中微小动脉的显示情况。方法:前瞻性收集2021年12月至2022年1月就诊于北京大学人民manbet官网登录 需排查腹部疾病并接受腹盆腔增强CT扫描的患者。根据CT扫描不同管电压以简单随机法将患者分为80 kV低管电压(LV)组和120 kV高管电压(HV)组。根据不同重建算法,每组再进一步分为DLIR-H(D)和ASiR-V 50