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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Veröffentlicht in: | European radiology 2021-07, Vol.31 (7), p.5139-5147 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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