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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】 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：
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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：
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- 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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- 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】 杨创勃 苏业明 等 《分子影像学杂志》 2026年49卷3期 362-367页ISTIC
【摘要】 目的 比较不同权重混合迭代重建(ASIR-V)和深度学习图像重建(DLIR)CT血管造影(CTA)图像质量,探讨DLIR在优化CTA中的优势和潜力.方法 采用Apex CT扫描含有9支试管的QSP体模,实验试管选择为1支纯水和5支碘溶液(其...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 彭新华 朱研佳 等 《中国医学装备》 2026年23卷1期 34-39页ISTIC
【摘要】 目的:分析块序正则化最大期望值(BSREM)重建算法不同β值重建对18F-氟化铝-前列腺特异性膜抗原-11(Al18F-PSMA-11)PET/CT图像质量参数和半定量参数的影响,经Al18F-PSMA-11显像剂获取最佳图像质量和准确半定...
【关键词】 前列腺特异性膜抗原；正电子发射型计算机体层显像(PET/CT)；块序正则化最大期望值(BSREM)重建算法；
- 概要：
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【中文期刊】 李囡馨 闫文貌 等 《中国医学装备》 2026年23卷2期 47-51页ISTIC
【摘要】 目的:探讨呼吸运动补偿算法的改良对肝右叶病灶计算机体层扫描(CT)图像质量和病灶直径测量误差的影响及其相关性,为优化影像学评估提供依据.方法:采用前瞻性队列设计,纳入2022年1月至2024年12月首都医科大学附属北京天坛医院门诊就诊的16...
- 概要：
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【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：
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【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：
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