Image quality of ultralow-dose chest CT using deep learning techniques: potential superiority of vendor-agnostic post-processing over vendor-specific techniques

Objective To compare the image quality between the vendor-agnostic and vendor-specific algorithms on ultralow-dose chest CT. Methods Vendor-agnostic deep learning post-processing model (DLM), vendor-specific deep learning image reconstruction (DLIR, high level), and adaptive statistical iterative re...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:European radiology 2021-07, Vol.31 (7), p.5139-5147
Hauptverfasser: Nam, Ju Gang, Ahn, Chulkyun, Choi, Hyewon, Hong, Wonju, Park, Jongsoo, Kim, Jong Hyo, Goo, Jin Mo
Format: Artikel
Sprache:eng
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