Deep learning-based motion correction algorithm for coronary CT angiography: Lowering the phase requirement for morphological and functional evaluation.

Yao, Xiaoling; Zhong, Sihua; Xu, Maolan; Zhang, Guozhi; Yuan, Yuan; Shuai, Tao; Li, Zhenlin

Yao, Xiaoling; Zhong, Sihua; Xu, Maolan; Zhang, Guozhi; Yuan, Yuan; Shuai, Tao; Li, Zhenlin.

Afiliación

Yao X; Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, Chengdu, China.
Zhong S; United Imaging Healthcare, Shanghai, China.
Xu M; Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, Chengdu, China.
Zhang G; United Imaging Healthcare, Shanghai, China.
Yuan Y; Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, Chengdu, China.
Shuai T; Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, Chengdu, China.
Li Z; Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, Chengdu, China.

J Appl Clin Med Phys ; 24(9): e14104, 2023 Sep.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37485892

Asunto(s)

Enfermedad de la Arteria Coronaria; Aprendizaje Profundo; Reserva del Flujo Fraccional Miocárdico; Humanos; Angiografía por Tomografía Computarizada; Constricción Patológica; Estudios Retrospectivos; Angiografía Coronaria/métodos; Tomografía Computarizada por Rayos X; Algoritmos

Palabras clave

coronary artery disease; coronary computed tomography angiography; deep learning; motion correction

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Enfermedad de la Arteria Coronaria / Reserva del Flujo Fraccional Miocárdico / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Appl Clin Med Phys Asunto de la revista: BIOFISICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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