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【中文期刊】 Shao-fang Wang Zhen Li 等 《当代医学科学（英文）》 2025年45卷6期 1504-1512页SCIMEDLINECSCD
【摘要】 Objective To compare the impact of different reconstruction algorithms on the image quality of 60 kVp head and neck CT a...
【关键词】 Computed tomography angiography；Reconstruction algorithm；Deep learning reconstruction；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 胡顺欣 于俊丽 等 《中国医疗设备》 2025年40卷1期 136-142页ISTIC
【摘要】 目的 比较能谱单能量联合基于模型的自适应统计迭代重建技术(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V,ASIR-V)与固定100 keV下使用深度学习重组(Deep Learning Im...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘硕 史灵雪 《现代仪器与医疗》 2025年31卷2期 61-65页ISTICCA
【摘要】 目的 探究深度学习重建(Deep Learning Image Reconstruction,DLIR)算法联合低剂量造影剂在腹部增强CT应用可行性.方法 收集因病情需要行上腹部CT增强扫描检查的128例患者随机分成两组,每组64例,行能谱...
【关键词】 低对比剂用量；自适应统计迭代重建算法；深度学习重建算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵如盛 徐露露 等 《磁共振成像》 2024年15卷11期 117-122页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨基于深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法的T2液体衰减反转恢复(fluid-attenuated inversion recovery,Flair)序列在提升白质高信号(white ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 严福华 《磁共振成像》 2024年15卷10期 1-2页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)算法逐步成熟,已经成为MRI图像重建领域最为前沿的技术,随着DLR算法的不断优化和模型泛化性的提升,适用范围越来越广,在优化临床流程、提升图像质量以及疾病的诊断...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李鹏 孙梦真 等 《实用放射学杂志》 2026年42卷1期 131-134页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 探讨低管电压和低对比剂用量"双低"技术,联合深度学习重建(DLR)算法在超重患者[体质量指数(BMI)≥25 kg/m2]CT肺动脉血管成像(CTPA)中的可行性.方法 前瞻性纳入行CTPA检查的超重患者58例,随机分为常规剂量组(n...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵一昂 程雨荷 等 《CT理论与应用研究》 2026年35卷1期 80-85页MEDLINEISTIC
【摘要】 目的:本研究旨在探索 0.312 5 mm 超高分辨力探测器联合ClearInfinity(CI)深度学习重建算法对眼眶CT图像质量的影响.方法:采用NeuViz Epoch Elite CT机,对Catphan 600模体及 3只 7岁猕...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨佳硕 程雨荷 等 《CT理论与应用研究》 2026年35卷1期 74-79页MEDLINEISTIC
【摘要】 目的:本研究旨在探讨超高分辨力探测器CT联合深度学习重建算法对颅脑CT图像质量的影响及剂量降低潜力.方法:采用 NeuViz Epoch Elite CT机,对Catphan 600模体(设置容积CT剂量指数(CTDIvol)为 50、37...
【关键词】 深度学习重建算法；超高分辨力探测器CT；颅脑CT；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨欢 周永霞 等 《中国医学装备》 2026年23卷2期 13-17页ISTIC
【摘要】 目的:比较低管电流结合深度学习重建(DLIR)算法与低管电流结合混合迭代重建(HIR)算法和常规扫描方案结合HIR算法所获得的冠状动脉CT血管成像(CCTA)的图像,评估DLIR算法在CCTA中的临床应用价值.方法:前瞻性纳入2023年8月...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘相程 黄晓颖 等 《CT理论与应用研究》 2026年35卷1期 28-35页MEDLINEISTIC
【摘要】 CT检查是金属植入物患者术后评估的首选检查方法,但部分金属植入物可能在CT图像上产生伪影,干扰金属植入物本身及周围软组织的清晰显示,进而影响临床诊治的准确性.近年来,随着人工智能的快速发展,深度学习重建算法为减少CT图像金属伪影提供了新的解...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐龙 李鑫 等 《分子影像学杂志》 2026年49卷1期 44-49页ISTIC
【摘要】 目的 探索深度学习图像重建(DLIR)在优化胸部能谱CT虚拟平扫(VNC)图像质量的应用价值.方法 前瞻性收集2024年6～10月于陕西中医药大学附属医院行胸部能谱CT真实平扫(TNC)及双期增强扫描的45例患者.采用ASIR-V50%权重...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李云成 邓炜 等 《中国医学影像学杂志》 2025年33卷1期 102-106页ISTICPKUCSCD
【摘要】 深度学习重建(DLR)算法是近年新兴的CT图像重建技术,在临床实践中可作为滤波反投影和迭代重建的替代方案.相较于传统的图像重建算法,DLR算法能够在降低图像噪声和辐射剂量的同时,保留图像纹理,缩短重建时间,提高诊断效能,在图像重建领域具有广...
【关键词】 体层摄影术,X线计算机；深度学习；图像重建算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王雁南 张馨月 等 《中国医学计算机成像杂志》 2025年31卷6期 864-869页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:探讨70 kV冠状动脉CT血管成像(CCTA)扫描模式结合高权重深度学习图像重建(DLIR-H)算法在儿童冠状动脉病变评估中的辐射剂量、图像质量及临床应用价值.方法:前瞻性纳入需进行CCTA筛查的68例患儿,随机分成对照组(n=34)...
【关键词】 冠状动脉CT血管成像；低剂量；深度学习重建算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 单东秋 张濛 等 《临床放射学杂志》 2025年44卷9期 1763-1768页ISTICPKU
【摘要】 目的 探讨深度学习结合压缩感知(DL-CS)不同等级去噪算法改善垂体微腺瘤薄层动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)图像质量的可行性.方法 前瞻性纳入2024年4月至7月行垂体DCE-MRI检查的患者62例,扫描直接获得常规CS图像.对垂...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 綦维维 程瑾 等 《CT理论与应用研究》 2025年34卷3期 359-368页MEDLINEISTIC
【摘要】 目的:探讨在胸腹部联合增强CT扫描中,应用低管电压联合深度学习图像重建算法(DLIR)对降低辐射剂量及图像质量的影响.方法:①模体实验.确定低管电压结合深度学习算法对低对比度分辨力鉴别的可行性.按照不同图像质量参数噪声指数(NI)扫描Cat...
【关键词】 计算机体层摄影；深度学习图像重建算法；低管电压；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩倩倩 杜恩辅 等 《中国医疗设备》 2025年40卷10期 126-132页ISTIC
【摘要】 目的 探讨基于深度学习重建算法,采用双流注射技术联合低管电压扫描在全主动脉CT血管造影(CT Angiography,CTA)成像中的临床价值.方法 纳入120例接受全主动脉CTA检查的患者,按注射方式与扫描方案分为3组(各40例):A组(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 安秀静 吴哲 等 《中国医学装备》 2025年22卷3期 37-42页ISTIC
【摘要】 目的:探讨胸部低剂量CT(LDCT)应用深度学习重建(DLR)在肺结节筛查中的可行性,并比较其与常规剂量CT(RDCT)-DLR的图像质量和结节检出率.方法:前瞻性纳入2023年9月至2023年12月因肺结节筛查接受胸部CT检查的超重或肥胖...
【关键词】 肺结节；低剂量计算机断层扫描；深度学习重建算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈浅 于宝地 等 《CT理论与应用研究》 2025年34卷3期 419-426页MEDLINEISTIC
【摘要】 由于时空分辨率的限制,现有多相流测量技术在对流场介尺度动态结构测量时面临挑战.动态X射线CT作为一种非侵入性的检测技术,是有潜力的多相流动态结构测量方法.本研究聚焦多相流中的气液两相流体系,针对动态结构测量成像时的有限角伪影问题和重建时长问...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黄梦琪 梁傲源 等 《中国医学装备》 2025年22卷12期 19-23页ISTIC
【摘要】 目的:通过体模实验评估60 kV超低剂量CT扫描结合深度学习重建算法(CI算法)在儿童胸部中的可行性.方法:采用PH-1C型儿童胸部体模,根据照射剂量参数的不同,分为常规组(标准照射剂量:100 kV/60 mA)与实验组[60 kV/不同...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孙磊 黄露露 《医疗装备》 2025年38卷8期 9-12页
【摘要】 目的 探讨深度学习图像重建算法(DLIR)在头颈部CT血管成像扫描中的应用效果.方法 选取2023年1月至2024年8月于医院行头颈部CT血管成像扫描的110例患者作为研究对象.对患者的原始数据进行多模型迭代重建算法(ASiR-V)重建和D...
【关键词】 深度学习图像重建算法；头颈部；CT血管成像；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 唐丽 刘星 等 《郑州大学学报（医学版）》 2024年59卷4期 484-487页ISTICPKUCA
【摘要】 目的:探讨深度学习重建(DLR)联合Smart去金属伪影(MAR)算法在口腔金属植入物患者头颈CT血管成像(CTA)中的应用价值.方法:选择郑州大学第一附属医院2023年2月至6月口腔有不可拆卸金属植入物行头颈CTA的患者70例,采用以下3...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王诗耕 刘义军 等 《放射学实践》 2024年39卷8期 1081-1088页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:探讨不同等级深度学习图像重建(DLIR)算法对肾上腺肿瘤的检出、组学特征可重复性和组学模型鉴别肿瘤类型效能的影响.方法:回顾性收集41例肾上腺功能性腺瘤(FAA)和46例肾上腺转移瘤(AM)患者的临床和影像资料.CT增强扫描完成后,对...
【关键词】 体层摄影术,X线计算机；影像组学；深度学习；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王诗耕 刘义军 等 《实用放射学杂志》 2024年40卷8期 1358-1362页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 探讨大重建矩阵(1 024×1 024)结合Karl迭代重建算法对肾上腺CT图像质量和自动分割的影响.方法 回顾性选取40例行肾上腺CT增强的患者.扫描完成后,对静脉期的原始数据进行重建分组,A组采用常规重建矩阵(512×512)结合...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘泽群 贺松 等 《中国医学计算机成像杂志》 2024年30卷6期 755-759页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:探究在胸部低剂量CT中应用深度学习图像重建算法(DLIR)联合自适应滤波(AF)在减少胸廓入口处伪影方面的临床价值.方法:回顾性收集行胸部低剂量CT筛查并偶发甲状腺疾病的患者150例.扫描完成后对原始数据进行图像重建.A组(常规组)采...
【关键词】 计算机体层成像；深度学习图像重建算法；自适应滤波；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈前 王敏 等 《山东中医药大学学报》 2024年48卷3期 375-380页ISTIC
【摘要】 三维重建在舌诊中的应用方法包括经典三维重建技术与深度学习技术,通过计算机视觉技术与图像处理算法将二维舌象图像进行三维重建,重建后的三维舌体能够对舌体胖瘦、齿痕深浅、舌苔厚薄、裂纹深长、点刺高度等立体舌象信息进行空间量化描述及精确重构,可满足...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张里园 李磊 等 《医疗卫生装备》 2024年45卷4期 98-103页ISTICCA
【摘要】 介绍了电阻抗断层成像(electrical impedance tomography,EIT)传统图像重建算法的局限性和深度学习在非线性图像重建中的优点,综述了基于深度学习的直接重建法、间接重建法和隐式重建法3种EIT图像重建算法的研究进展...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郝辉 朱书萌 等 《中国医学影像学杂志》 2023年31卷10期 1090-1095页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨不同重建算法对体模定量CT(QCT)骨密度测定值准确性的影响.材料与方法 使用编号145号欧洲腰椎体模,用低剂量与常规剂量扫描方案(120 kVp,参考管电流分别为30 mAs、200 mAs)各扫描10次,每次间隔5 min.原...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王旭 刘义军 等 《实用放射学杂志》 2023年39卷8期 1350-1353页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 探讨滤波反投影(FBP)、Karl迭代和深度学习(DL)3 种重建技术对肺功能CT定量参数的影响.方法 选取行胸部CT体检有吸烟史者 43 例,对体检者胸部高分辨率CT(HRCT)扫描数据进行 FBP、Karl 迭代(1～9 级)、D...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 冯俏 全江海 等 《影像科学与光化学》 2024年42卷4期 385-391页
【摘要】 肝脏肿瘤在临床较为常见,尤其是肝癌患者,是消化系统常见的恶性肿瘤之一,已严重威胁到人们的身心健康.基于卷积神经网络的深度学习重建算法是CT重建算法的一种新兴技术,逐渐趋于成熟并且在体模、临床中已有相关实践.与滤波反投影法、迭代重建算法相比,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 肖战丽 毛瑞 等 《齐齐哈尔医学院学报》 2024年45卷17期 1658-1662页
【摘要】 目的 探讨深度学习重建算法(DLIR)在低剂量CT心肌灌注(CTP)中的应用价值.方法 选择2023年6-12月在本院行低剂量心肌CTP检查的100例患者为研究对象,采用随机数表法分为A组、B组和C组共三组,A组34例、B组33例、C组33...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵艳红 张晓文 等 《宁夏医学杂志》 2024年46卷7期 607-609页CA
【摘要】 目的 探讨CT不同重建算法图像对人工智能(AI)辅助肋骨骨折检测效能的影响及AI辅助诊断系统对放射科住院医师诊断急诊外伤肋骨骨折诊断效能的影响.方法 收集急诊胸部外伤病史的患者 50 例,所有患者均利用256 层螺旋CT进行胸部CT成像,使...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 阿依古丽·托合提 班允清 《影像研究与医学应用》 2024年8卷24期 4-6页
【摘要】 自从CT技术问世以来,疾病的诊治得到了前所未有的发展.同时,CT检查过程中产生的辐射剂量问题是医患关注的热点,因此,如何在确保图像质量的前提下,最大程度地降低辐射剂量,已成为CT研究的重点.深度学习图像重建(DLIR)算法是基于卷积神经网络...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 侯平 唐丽 等 《河南医学研究》 2024年33卷16期 2906-2910页CA
【摘要】 目的 探讨70 kVp联合深度学习图像重建(DLIR)算法在低辐射剂量低对比剂用量的情况下对胸主动脉血管内修复术(TEVAR)后主动脉CT血管成像(CTA)图像质量的影响.方法 前瞻性纳入65例TEVAR术后需接受主动脉CTA扫描的患者,随...
【关键词】 深度学习图像重建算法；图像处理；计算机断层扫描；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林优优 张秋爽 等 《现代医用影像学》 2024年33卷6期 1171-1178页
【摘要】 目的:探讨深度学习重建算法(DLIR)对头颈部CTA图像质量的影响.方法:回顾性收集50例头颈部CTA图像,分别进行DLIR-H、DLIR-M、DLIR-L和ASiR-V50％重建.测量并计算四组图像血管的背景噪声(SD)、血管锐利度(ER...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 樊敏 袁元 等 《中国医疗设备》 2023年38卷7期 90-95,102页ISTIC
【摘要】 目的 探讨高速率生理盐水联合高强度深度学习重建(High-Strength Deep Learning Image Reconstruction,DLIR-H)算法对"三低"(低管电压、低对比剂用量、低对比剂注射速率)头颈部CT血管造影(C...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 薛公博 刘鸿雁 等 《中华放射学杂志》 2025年59卷1期 50-56页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:探讨深度学习图像重建（DLIR）算法、自适应统计迭代重建（ASiR-V）算法和滤波反投影重建（FBP）算法对肝脏肿瘤患者门静脉期CT腹部增强直方图和小波特征的影响。方法:回顾性收集接受腹部增强CT检查的肝脏肿瘤患者68例。利用门静脉期...
【关键词】 体层摄影术，X线计算机；纹理分析；腹部；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李杨飞 朱卫萍 等 《中华放射医学与防护杂志》 2024年44卷1期 53-59页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:探讨深度学习重建算法(DLIR)与自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)在头颈部CT血管成像(CTA)中检查剂量和成像质量的差异。方法:前瞻性收集因头颈部血管疾病行头颈部CTA检查的患者80例。按照检查的先后顺序分为A组和B组，每组4...
【关键词】 X射线计算机体层摄影术；辐射剂量；深度学习重建算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 屈婷婷 曹乐 等 《中华放射学杂志》 2024年58卷6期 647-652页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:探讨TrueFidelity深度学习重建算法在腹盆部CT血管成像（CTA）低剂量扫描时的应用价值。方法:前瞻性纳入2020年6月至2021年3月就诊于西安交通大学第一附属医院，临床申请行腹盆部CTA的患者。所有患者均行低剂量腹盆部CT...
【关键词】 体层摄影术，X线计算机；重建算法；深度学习；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 雷丽敏 周宇涵 等 《中华放射医学与防护杂志》 2024年44卷7期 613-621页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:比较不同扫描条件下全脑CT灌注检查的图像质量和诊断参数，评估深度学习图像重建算法(DLIR)在降低管电流低剂量扫描中的应用价值。方法:前瞻性收集2022年3月至2023年3月郑州大学第一附属医院疑似急性缺血性脑卒中(AIS)患者105...
【关键词】 深度学习图像重建算法；急性缺血性脑卒中；脑灌注检查；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王旭 刘义军 等 《临床放射学杂志》 2023年42卷5期 863-867页ISTICPKU
【摘要】 目的 探讨不同辐射剂量水平下深度学习(DL)重建算法对CT影像组学特征的影响.方法 应用联影uCT760,在120 kVp管电压下,采用高(150 mAs)、中(90 mAs)、低(30 mAs)3种剂量水平对PH-75体模进行扫描.体模中...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴巧玲 王沄 等 《中华放射学杂志》 2022年56卷4期 437-442页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:探究深度学习算法（DLR）在胰腺低剂量CT扫描中改善图像质量的价值。方法:前瞻性收集2020年8月至12月在北京协和医院进行腹部胰腺增强检查的68例患者，采用随机区组法分为正常剂量组和低剂量组，各34例，正常剂量组扫描管电压为120 ...
【关键词】 胰腺；体层摄影术，X线计算机；深度学习算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孟祥鹿 幸子健 等 《中华医学杂志》 2021年101卷7期 476-480页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:构建一种基于深度学习的肺结节分类以及分割算法，探究其在不同CT重建算法下的诊断效能。方法:回顾性收集2019年6至9月天津医科大学朱宪彝纪念医院放射科363例胸部CT平扫影像学资料，每例患者的胸部CT平扫均包含三种CT重建算法（肺重建...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐橙 易妍 等 《中华医学杂志》 2021年101卷39期 3202-3207页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:探讨基于深度学习重建算法（DLR）的冠状动脉CT血管成像（CCTA）图像质量和对钙化病变所致冠状动脉狭窄的诊断价值。方法:前瞻性纳入2020年2月至2021年2月北京协和医院放射科确诊或拟诊冠心病的33例患者，其中男26例，女7例，年...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周丽平 孙怡 等 《CT理论与应用研究》 2018年27卷2期 227-240页MEDLINEISTIC
【摘要】 利用工业CT进行无损检测时,由于实际X射线源的宽能谱特性,目前现有的大部分重建算法得到的图像含有射束硬化伪影.射束硬化伪影降低了图像的质量,影响了CT图像应用,如CT图像诊断等.本文提出一种基于深度学习的减少硬化伪影的方法,用大量含有硬化伪...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Goto, Makoto ; Nagayama, Yasunori ; 等 《Academic radiology》 2023年30卷3期 431-440页
【关键词】 CT;Lung;Deep-learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xiang, Jinxi ; Dong, Yonggui ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2021年40卷5期 1329-1339页
【关键词】 Imaging;Inverse problems;Deep learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Greffier, Joel ; Si-Mohamed, Salim ; 等 2022年49卷8期 5052-5063页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 artificial Intelligence;deep-learning image reconstruction algorithm;multidetector computed tomography;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Lu B. ; Fu L. ; 等 2024年113卷 102345-102345页
【关键词】 Deep learning;Electromagnetic tomography;Image reconstruction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hashimoto, Fumio ; Onishi, Yuya ; 等 2024年17卷1期 24-46页
【关键词】 Positron emission tomography;Deep learning;Image reconstruction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ote, Kibo ; Hashimoto, Fumio ; 2022年15卷1期 72-82页
【关键词】 Positron emission tomography;Image reconstruction;Deep learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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