换一批摘要目的 观察基于 Transformer架构的Swin2SR网络用于重建胸部超分辨率(SR)CT图像的价值.方法 回顾性收集218例患者胸部CT,采用基于Transformer架构的Swin2SR模型将标准512矩阵(512×512)CT图(标准-512组)增强为1 024(SR-1 024组)和2 048(SR-2 048组)矩阵SR CT图,对比3组图像质量主、客观评价结果.结果 SR-1 024及SR-2 048组整体图像质量和显示病变清晰度评分均优于标准-512组(P均＜0.05)而其间差异无统计学意义(P＞0.05).3组图像质量客观评价参数差异均无统计学意义(P均＞0.05).结论 Swin2SR模型可在不增加图像噪声的前提下重建胸部SR CT图像并提高图像质量.
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关键词
肺疾病体层摄影术,X线计算机质量控制人工智能lung diseasestomography,X-ray computedquality controlartificial intelligence
栏目名称
DOI
10.13929/j.issn.1003-3289.2025.05.009
发布时间
2025-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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