Diagnostic value of deep learning reconstruction for radiation dose reduction at abdominal ultra-high-resolution CT.

Nakamura, Yuko; Narita, Keigo; Higaki, Toru; Akagi, Motonori; Honda, Yukiko; Awai, Kazuo

Nakamura, Yuko; Narita, Keigo; Higaki, Toru; Akagi, Motonori; Honda, Yukiko; Awai, Kazuo.

Afiliación

Nakamura Y; Diagnostic Radiology, Hiroshima University, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, Hiroshima, 734-8551, Japan. yukon@hiroshima-u.ac.jp.
Narita K; Diagnostic Radiology, Hiroshima University, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, Hiroshima, 734-8551, Japan.
Higaki T; Diagnostic Radiology, Hiroshima University, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, Hiroshima, 734-8551, Japan.
Akagi M; Diagnostic Radiology, Hiroshima University, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, Hiroshima, 734-8551, Japan.
Honda Y; Diagnostic Radiology, Hiroshima University, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, Hiroshima, 734-8551, Japan.
Awai K; Diagnostic Radiology, Hiroshima University, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, Hiroshima, 734-8551, Japan.

Eur Radiol ; 31(7): 4700-4709, 2021 Jul.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33389036

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Algoritmos; Reducción Gradual de Medicamentos; Humanos; Dosis de Radiación; Interpretación de Imagen Radiográfica Asistida por Computador; Tomografía Computarizada por Rayos X

Palabras clave

Deep learning; Liver; Radiation dosage; Tomography, X-ray computed

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Eur Radiol Asunto de la revista: RADIOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón

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