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Possibility of Deep Learning in Medical Imaging Focusing Improvement of Computed Tomography Image Quality.
Nakamura, Yuko; Higaki, Toru; Tatsugami, Fuminari; Honda, Yukiko; Narita, Keigo; Akagi, Motonori; Awai, Kazuo.
Afiliação
  • Nakamura Y; From the Diagnostic Radiology, Hiroshima University, Hiroshima, Japan.
J Comput Assist Tomogr ; 44(2): 161-167, 2020.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31789682
ABSTRACT
Deep learning (DL), part of a broader family of machine learning methods, is based on learning data representations rather than task-specific algorithms. Deep learning can be used to improve the image quality of clinical scans with image noise reduction. We review the ability of DL to reduce the image noise, present the advantages and disadvantages of computed tomography image reconstruction, and examine the potential value of new DL-based computed tomography image reconstruction.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador / Tomografia Computadorizada por Raios X / Melhoria de Qualidade / Aprendizado Profundo Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador / Tomografia Computadorizada por Raios X / Melhoria de Qualidade / Aprendizado Profundo Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article