Deep learning image reconstruction for quality assessment of iodine concentration in computed tomography: A phantom study.

Jeon, Pil-Hyun; Lee, Chang-Lae

Jeon, Pil-Hyun; Lee, Chang-Lae.

Afiliação

Jeon PH; Department of Diagnostic Radiology, Yonsei University Wonju College of Medicine, Wonju Severance Christian Hospital, Wonju-Si, Gangwon-Do, Republic of Korea.
Lee CL; Health & Medical Equipment Business Unit, Samsung Electronics, Suwon-Si, Gyeonggi-Do, Republic of Korea.

J Xray Sci Technol ; 31(2): 409-422, 2023.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36744361

Assuntos

Aprendizado Profundo; Humanos; Criança; Doses de Radiação; Tomografia Computadorizada por Raios X/métodos; Angiografia por Tomografia Computadorizada; Imagens de Fantasmas; Algoritmos; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador/métodos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos

Palavras-chave

CT angiography; Deep learning reconstruction; filtered back projection; hybrid iterative reconstruction; image quality

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado Profundo Limite: Child / Humans Idioma: En Revista: J Xray Sci Technol Assunto da revista: RADIOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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