European Radiology:深度学习时代的CT图像质量评估
鉴于迭代重建算法的广泛采用,放射科医生已经习惯了由这些迭代重建技术产生的图像纹理。
MedSci原创 - 深度学习,CT图像质量 - 2023-02-26
European Radiology:深度学习图像重建,实现腹部增强双能量CT图像质量的“飞跃”!
深度学习图像重建(DLIR)是一种新的CT重建方法,其中深度卷积神经网络(DCNN)被纳入了DLIR的图像重建算法,可通过高质量的CT图像数据集进行训练学习如何区分噪音和信号。
MedSci原创 - 深度学习,双能量CT - 2022-06-12
European Radiology;深度学习能否提高ILD低剂量CT的图像质量:?
深度学习重建(DLR)是一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的新型图像重建算法,DLR可以显著降低图像噪声或辐射剂量,同时保持图像质量。
MedSci原创 - 间质性肺病,低剂量CT - 2022-10-24
Eur Radiol:降剂量且不损图像质量,CT肝脏扫描新方法!
本研究旨在评价双层DECT(DL-DECT)及虚拟单色成像(VMI)在减低碘剂剂量后多期肝脏CT扫描的图像质量和病变清晰度,并将结果发表在Eur Radiol上。
MedSci原创 - 碘剂,肝脏,CT - 2017-12-18
European Radiology:究竟是什么影响了CT图像质量的评估?
由于不同的供应商、不同年代的扫描仪、不同的软件版本、不同的成像技术和不同的重建方法对临床CT图像的特性差异很大,因此影响了CT图像的诊断质量,而且随着CT技术的发展,差异可能会进一步增加。
MedSci原创 - CT图像质量 - 2022-01-05
European Radiology:头颈部单能量和双能量CT图像质量的比较
与VMI相比,从DECT得到的加权平均图像(WAI)重建可在扫描仪现场立即得到,可与120kV获得的标准单能量图像相媲美,并在图像对比度和图像噪声之间提供了一个平衡的权衡 。
MedSci原创 - 双能量CT,CT图像质量 - 2022-09-08
Eur J Radiol:利用深度学习提高胰腺癌的双能CT图像质量
最近,深度学习图像重建(DLIR)算法被提出并应用于临床,一些研究已经报道了这种算法可以减少图像噪声,提高低KVp CT和双能量CT方案的图像质量。
MedSci原创 - 胰腺癌,深度学习 - 2024-01-10
Radiology:光子计数检测器CT的横空出世,为图像质量带来哪些优势?
随着影像技术的发展,光子计数探测器(PCD)CT系统能提供更好的空间分辨率、剂量效率、对比度-噪音比(CNR)和更低的图像噪音。
MedSci原创 - 光子计数检测器CT - 2022-04-16
如何在CT图像上准确测量肺结节?
肺结节的恶性风险除与既往肺癌或胸腔外恶性肿瘤病史等危险因素有关外,还与结节大小和生长速度密切相关。目前许多指南指出结节大小对于疾病管理方案的制定十分重要。
放射沙龙 - 小的亚实性结节(<10 mm),肺小结节 (<10mm) - 2022-11-02
European Radiology:腹部光子计数CT在临床常规应用中的一般图像质量和剂量暴露评估
随着2021年9月美国食品和药物管理局的批准,第一台PCCT扫描仪在商业上可用于临床应用。然而,由于缺乏有关其在临床常规中表现的经验,PCCT是否会成为临床诊断成像的标准工具仍不清楚。
MedSci原创 - 光子计数CT - 2023-07-18
European Radiology:深度学习图像重建算法在降低双能CT图像噪声方面的价值
现阶段,迭代重建(IR)算法已被引入临床实践以取代传统的滤波反投影(FBP)。
MedSci原创 - 深度学习,双能CT,放射组学 - 2023-01-26
Radiology:如何同时提高小儿CT图像质量并降低辐射剂量?人工智能给了我们答案
在CT中,图像质量的提高和辐射剂量的降低的是一个固有的对抗过程,降低辐射剂量往往以牺牲图像质量为代价。
MedSci原创 - CT,儿童,图像质量,辐射剂量,深度学习算法 - 2021-05-04
仅凭一层CT图像即可确诊此类疾病
Moyamoya病又称Willis环自发性闭塞,指原因不明的颈内动脉(ICA)远端慢性进行性狭窄/闭塞,而伴有脑底异常血管网形成的疾病,因脑底密集成堆的小血管酷似烟雾,而被日本学者形象地称之为烟雾病。
华夏影像诊断中心 - Moyamoya病,环自发性闭塞 - 2023-02-26
CT血管造影原始图像预测性优于非增强CT
一项最新的研究结果表明,与非增强CT ASPECTS评分(Alberta卒中项目早期CT评分)相比,CT血管造影原始图像ASPECTS评分与患者基线时的卒中严重程度更相关,因而它不仅是确定最终梗死组织范围的一个较好预测因子Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)现已广泛应用于对急性卒中患者早期缺血病
CT,血管造影 - 2011-07-03
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