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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：
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【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：
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- 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：
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【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：
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