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深度学习图像重建算法在提高CCTA图像质量中的临床价值研究
深度学习图像重建算法在提高CCTA图像质量中的临床价值研究
作者:
张超
董栋
王铭君
韩鹏熙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
冠状动脉CT血管造影
深度学习图像重建
图像质量
迭代重建技术
摘要:
目的 对比常规迭代重建算法,评价深度学习图像重建(DLIR)算法(TrueFidelityTM)在提高冠状动脉CT血管造影(CCTA)图像质量中的临床应用价值.方法 回顾性纳入40例接受相同扫描条件CCTA检查的患者.用ASiR-V 0%、ASiR-V 50%、ASiR-V 80%和DLIR两个水平(中[M]和高[H])重建CCTA数据.通过对比图像噪声(SD)、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)进行不同图像重建算法间的客观评价.由两位高年资影像医师双盲对主干血管图像质量进行主观评价(Liker 4分制).结果 ASiR-V 0%、ASiR-V 50%、ASiR-V 80%、DLIR-M、DLIR-H重建图像的整体对比图像噪声逐渐降低,差异具有统计学意义(P<0.05),经DLIR-H处理后的图像噪声明显低于其他处理方式(P<0.05),SNR和CNR值逐渐升高,差异具有统计学意义(P<0.01),DLIR-H重建图像的 SNR 和 CNR 均优于其他重建图像(P<0.05).ASiR-V 0%、ASiR-V 50%、ASiR-V 80%、DLIR-M、DLIR-H 算法在冠状动脉主要分支的主观评分均无显著性差异(P>0.05).结论 与ASiR-V算法相比,DLIR算法能显著降低噪声,提高CCTA的SNR和CNR.因此在提高CCTA图像质量的临床应用方面,DLIR算法具有较大的应用潜力.
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篇名
深度学习图像重建算法在提高CCTA图像质量中的临床价值研究
来源期刊
临床放射学杂志
学科
关键词
冠状动脉CT血管造影
深度学习图像重建
图像质量
迭代重建技术
年,卷(期)
2021,(6)
所属期刊栏目
胸部影像学
研究方向
页码范围
1126-1130
页数
5页
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语种
中文
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深度学习图像重建
图像质量
迭代重建技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
临床放射学杂志
主办单位:
黄石市医学科技情报所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9324
CN:
42-1187/R
开本:
大16开
出版地:
湖北省黄石杭州路23-22号
邮发代号:
38-57
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
11720
总下载数(次)
27
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