深度學習圖像重建算法對圖像質(zhì)量的影響：體模研究

摘要： 目的:基于體模研究探討深度學習圖像重建(DLIR)算法的圖像質(zhì)量是否優(yōu)于傳統(tǒng)的自適應(yīng)統(tǒng)計迭代重建算法(ASIR-V)。方法:使用GE Revolution Apex CT機對分辨率體模(JIS體模)進行常規(guī)劑量(CTDI為11.50 mGy; A組)和低劑量(CTDI為4.22 mGy; B組)掃描。對A組的原始掃描數(shù)據(jù)采用常規(guī)30%權(quán)重ASIR-V進行圖像重建，B組采用濾波反...