Image Quality and Lesion Detectability of Pancreatic Phase Thin-Slice Computed Tomography Images With a Deep Learning-Based Reconstruction Algorithm.

Nakamoto, Atsushi; Onishi, Hiromitsu; Tsuboyama, Takahiro; Fukui, Hideyuki; Ota, Takashi; Ogawa, Kazuya; Yano, Keigo; Kiso, Kengo; Honda, Toru; Tatsumi, Mitsuaki; Tomiyama, Noriyuki

Nakamoto, Atsushi; Onishi, Hiromitsu; Tsuboyama, Takahiro; Fukui, Hideyuki; Ota, Takashi; Ogawa, Kazuya; Yano, Keigo; Kiso, Kengo; Honda, Toru; Tatsumi, Mitsuaki; Tomiyama, Noriyuki.

Afiliação

Nakamoto A; From the Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine, Suita, Osaka, Japan.

J Comput Assist Tomogr ; 47(5): 698-703, 2023.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37707398

Assuntos

Aprendizado Profundo; Neoplasias Pancreáticas; Humanos; Estudos Retrospectivos; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador/métodos; Doses de Radiação; Tomografia Computadorizada por Raios X/métodos; Algoritmos; Neoplasias Pancreáticas/diagnóstico por imagem

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Pancreáticas / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Assist Tomogr Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google