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
宫颈液基细胞学的数字病理图像采集与图像质量控制中国专家共识
当前宫颈液基细胞学筛查已成为人工智能病理研发的热点，但国内对宫颈液基细胞学数字病理图像的采集及质量评估，缺乏统一、规范的标准。为促进标
中华病理学杂志.2021.50(4):319-322. - 宫颈液基细胞学 - 2021-05-18
《宫颈液基细胞学的数字病理图像采集与图像质量控制中国专家共识》解读
为了促进宫颈液基细胞学标准化数字病理图像资源库的建立及人工智能辅助诊断产品的研发和应用，由中国医师协会病理科医师分会数字病理与人工智能病理学组、中华医学会病理学分会数字病理与人工智能工作委员会及中华医
协和医学杂志 - 宫颈液基细胞学，数字病理图像 - 2022-04-30
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
怎样利用好人工智能提高医疗图像的质量
瑞士研究人员日前报告说，他们开发出一种人工智能技术，可提升医学上光声成像的图像质量，此外这种人工智能还有望用于提升其他一些成像技术的图像质量。光声成像是近年发展起来的一种新型医学成像技术，它使用短脉冲激光照射人体组织，组织会随之产生超声波，检测这些超声波就能得到所需的医学图像。其原理与医院中常见的超声成像有些类似。光声成像技术具有能更好地显示血管、大脑活动特征等优点，但它的成像质量常依赖于传感器数
新华网 - 人工智能 - 2019-10-08
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
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:暗场胸部X线成像图像诊断质量的相关研究
胸部X线片一般用于肺部病变的初步评估，检查程序快速而简单，在慢性阻塞性肺病的诊断中起着重要作用。
MedSci原创 - 胸部X线片，暗场胸部X线 - 2023-12-09
European Radiology：高矩阵尺寸重建对下肢动脉CTA图像质量的影响
在外周动脉系统广泛钙化的患者中，CTA用于确定血管通畅性的诊断置信度较低，广泛的钙化伪影会导致狭窄程度的高估。
MedSci原创 - 下肢动脉病变，CTA - 2024-04-16
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
J Clin Peiodontol：CBCT图像质量对根分叉测量准确度的影响
本研究旨在研究锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中扫描参数对上颌磨牙的根分叉病变（FI）测量的准确性和置信度的影响。
MedSci原创 - 准确性，CBCT，根分叉，上颌磨牙 - 2020-06-25
如何提升腹部血管CTA图像质量？含详细实操指导
华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科雷子乔主任带来的《腹部血管CTA检查技术规范与质量控制》报道，理论分析与实际操作数据相结合，让与会者受益不浅。
网络 - CTA - 2021-12-26
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