典型文献
基于深度学习的CT图像重建算法临床初步应用进展
文献摘要：
近年来，CT图像算法中基于深度学习的图像重建（DLIR）技术不断发展，日益成熟，目前已经逐步应用于临床实践中。DLIR算法较常规迭代重建算法具有在降低辐射剂量和图像噪声的同时不改变图像纹理，保持或提高解剖细节显示能力、总体图像质量和医生诊断信心的众多优势。因此，笔者重点就DLIR算法的原理、优劣势及其在人体各系统的临床应用进展进行综述，旨在进一步提高对DLIR算法的认识，并对其可能的应用情景提供借鉴。
文献关键词：
体层摄影术，X线计算机;深度学习;重建算法;临床应用
中图分类号：
作者姓名：
吕培杰;耿琪;刘娜娜;陈岩;王会霞;高剑波
作者机构：
郑州大学第一附属医院放射科，郑州 450052;郑州大学河南医学院，郑州 450052
文献出处：
引用格式：
[1]吕培杰;耿琪;刘娜娜;陈岩;王会霞;高剑波-.基于深度学习的CT图像重建算法临床初步应用进展)[J].中华放射学杂志,2022(11):1261-1266
A类：
B类：
图像重建算法,临床初步应用,图像算法,DLIR,迭代重建算法,低辐射剂量,和图像,图像噪声,图像纹理,示能,图像质量,优劣势,各系,临床应用进展,应用情景,体层摄影术,线计算
AB值：
0.346567
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