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超低剂量CT扫描结合深度学习图像重建对计算机辅助诊断系统定量分析肺结节的影响被引量：7: 1; 作者窦越群吴海波 +3 位作者于勇于楠段海峰马光明《中国介入影像与治疗学》北大核心 2024年第7期418-422,共5页; 目的观察超低剂量CT(ULDCT)扫描结合深度学习图像重建(DLIR)对计算机辅助诊断系统(CAD)定量分析肺结节的影响。方法前瞻性纳入56例复诊肺结节患者,行ULDCT及标准剂量CT(SDCT)检查。对ULDCT分别采用自适应统计迭代重建V40%(ASIR-V40%)... 展开更多; 关键词肺肿瘤体层摄影术 X线计算机诊断计算机辅助深度学习图像重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

深度学习图像重建算法联合自适应滤波在减轻胸廓入口处伪影的应用: 2; 作者刘泽群贺松马中玉《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2024年第6期755-759,共5页; 目的:探究在胸部低剂量CT中应用深度学习图像重建算法(DLIR)联合自适应滤波(AF)在减少胸廓入口处伪影方面的临床价值。方法:回顾性收集行胸部低剂量CT筛查并偶发甲状腺疾病的患者150例。扫描完成后对原始数据进行图像重建。A组(常规组)... 展开更多; 关键词计算机体层成像深度学习图像重建算法自适应滤波伪影; 在线阅读下载PDF 职称材料

新一代深度学习图像重建算法在腹部低剂量CT中的应用研究被引量：3: 3; 作者程燕南孙精涛 +5 位作者李雅楠郭银霞曹乐杨建杨健郭建新《西安交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期466-472,共7页; 目的探讨深度学习图像重建算法(DLIR)在腹部低剂量CT中提高图像质量和降低伪影方面的价值。方法前瞻性连续纳入2019年10月-2020年6月进行CT尿路造影的患者26例,男14例,女12例,平均年龄(60.35±10.89)岁。所有患者均行常规剂量平扫... 展开更多; 关键词深度学习图像重建(DLIR) X线计算机伪影低剂量; 在线阅读下载PDF 职称材料

深度学习重建在主动脉CTA虚拟平扫中的研究: 4; 作者张天语赵小英 +2 位作者宋建沈艺吴兴旺《安徽医科大学学报》北大核心 2025年第4期735-740,共6页; 目的研究低剂量条件下能谱CT虚拟平扫(VUE)联合深度学习重建(DLIR)算法在主动脉CT血管成像(CTA)中的应用价值。方法前瞻性收集94例行主动脉CTA检查的患者,随机分为低剂量能谱增强组和100 kVp常规增强组,每组47例。两组均采用常规扫描模... 展开更多; 关键词主动脉CT血管造影深度学习图像重建能谱CT 虚拟平扫低辐射剂量图像质量; 在线阅读下载PDF 职称材料

深度学习重建算法联合低管电压在头颈部CT血管成像中的应用被引量：4: 5; 作者杨彦兵阮小伟 +3 位作者王泽润于梓婷杨利莉汪芳《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第6期553-558,共6页; 目的探讨深度学习图像重建(DLIR)算法联合低管电压(70 kVp)在头颈部CT血管成像中的应用价值。资料与方法回顾性收集2021年11月—2022年11月宁夏回族自治区人民医院行头颈部CT血管成像检查的40例患者,管电压70 kVp,管电流智能调控Smartm... 展开更多; 关键词头颈部CT血管成像图像质量深度学习图像重建迭代重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

DLIR算法在头颈CTA颅底血管成像中的应用研究被引量：4: 6; 作者杨彦兵田艳鑫 +4 位作者谢志远于梓婷阮小伟汪芳杨利莉《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2022年第6期579-583,共5页; 目的:探讨深度学习图像重建(DLIR)算法在提升头颈CT血管成像(CTA)颅底血管图像质量及诊断信心中的价值。方法:回顾性分析我院行头颈CTA检查的40例患者,对原始数据进行不同算法及水平的重建,包括基于多模型的自适应统计迭代重建-Veo (60%... 展开更多; 关键词头颈部 CT血管成像图像质量深度学习图像重建自适应统计迭代重建V; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超低剂量CT扫描结合深度学习图像重建对计算机辅助诊断系统定量分析肺结节的影响被引量：7: 1; 作者窦越群吴海波于勇于楠段海峰马光明; 机构陕西中医药大学附属医院呼吸科中卫市人民医院脑病科陕西中医药大学附属医院影像科; 出处《中国介入影像与治疗学》北大核心 2024年第7期418-422,共5页; 基金陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目(23JP035、23JP036) 咸阳市重点研发计划项目(L2023-ZDYF-SF-048)。; 文摘目的观察超低剂量CT(ULDCT)扫描结合深度学习图像重建(DLIR)对计算机辅助诊断系统(CAD)定量分析肺结节的影响。方法前瞻性纳入56例复诊肺结节患者,行ULDCT及标准剂量CT(SDCT)检查。对ULDCT分别采用自适应统计迭代重建V40%(ASIR-V40%)及高强度DLIR(DLIR-H),对SDCT以ASIR-V40%进行重建,获得ULDCT-ASIR-V40%(A组)、ULDCT-DLIR-H(B组)及SDCT-ASIR-V40%(C组)图像。基于各组图像筛选长径4~30 mm肺结节为目标结节,由2名医师判断其为实性结节、钙化结节或实性结节。应用CAD分别基于3组图像评估结节类型,定量分析其长径、横径、密度、体积及恶性风险。结果共纳入104个目标结节,医师判断为51个实性结节、26个钙化结节及27个非实性结节。CAD针对A、B组图像的评估结果为53个实性、24个钙化、27个非实性结节,其针对C组的评估结果与医师一致。相比C组相应结节类型,CAD判定的A组实性及钙化结节的密度、非实性结节的体积及恶性风险均降低,B组钙化结节的密度降低(P均<0.05);3组间结节其他CAD定量参数差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论基于ULDCT行DLIR-H重建可能低估CAD判定的肺钙化结节的密度,但对其他CAD定量参数无明显影响。; 关键词肺肿瘤体层摄影术 X线计算机诊断计算机辅助深度学习图像重建; Keywords lungneoplasms tomography,X-raycomputed diagnosis,computer-assisted deeplearningimagereconstruction; 分类号 R734.2 [医药卫生—肿瘤] R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度学习图像重建算法联合自适应滤波在减轻胸廓入口处伪影的应用: 2; 作者刘泽群贺松马中玉; 机构河北北方学院附属第一医院医学影像部; 出处《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2024年第6期755-759,共5页; 文摘目的:探究在胸部低剂量CT中应用深度学习图像重建算法(DLIR)联合自适应滤波(AF)在减少胸廓入口处伪影方面的临床价值。方法:回顾性收集行胸部低剂量CT筛查并偶发甲状腺疾病的患者150例。扫描完成后对原始数据进行图像重建。A组(常规组)采用常规迭代算法进行重建;B组采用DLIR进行重建,并根据DLIR 1~4等级分为B1~B4四个亚组;C组使用DLIR联合AF进行图像重建,也根据DLIR的等级分为C1~C4四个亚组。由2名观察者对图像伪影和病灶显示清晰度进行5分制主观评分。在胸廓入口的横断面上,选择伪影最明显的层面分别测量甲状腺、肌肉均匀处及肌肉伪影处的CT值和噪声(SD)值,并计算相应的信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)及伪影指数(AI)。结果:2名观察者的主观评分一致性良好(Kappa值范围为0.751~0.953,P<0.05)。在图像伪影评估方面,B组内各亚组得分均低于A组,但C组得分相较于B组大幅度提高,其中C4组得分最高且优于A组(P<0.05)。在病灶显示清晰度方面,C3组得分最高并优于A组(P<0.05)。B1~B3组的SNR和CNR均低于A组,但C组SNR和CNR相较于B组有大幅度提升,其中C4组最高并优于A组(P<0.05)。C3组和C4组的AI值最低,且低于A组(P<0.05)。结论:随着人工智能和医学成像技术的不断发展与融合,在胸部低剂量CT中使用DLIR等级3联合AF可以明显减少胸廓入口处条状伪影,从而更准确地识别肺外甲状腺疾病。; 关键词计算机体层成像深度学习图像重建算法自适应滤波伪影; Keywords Computed tomography Deep-learning image reconstruction algorithm Adaptive filtering Artifacts; 分类号 R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学] R812 [医药卫生—放射医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新一代深度学习图像重建算法在腹部低剂量CT中的应用研究被引量：3: 3; 作者程燕南孙精涛李雅楠郭银霞曹乐杨建杨健郭建新; 机构西安交通大学第一附属医院医学影像科西安交通大学第一附属医院临床研究中心; 出处《西安交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期466-472,共7页; 基金陕西省高校联合项目一般项目(No.2020GXLH-Y-026) 西安交通大学第一附属医院科研发展基金(No.2018MS-27&No.2021ZXY-04)。; 文摘目的探讨深度学习图像重建算法(DLIR)在腹部低剂量CT中提高图像质量和降低伪影方面的价值。方法前瞻性连续纳入2019年10月-2020年6月进行CT尿路造影的患者26例,男14例,女12例,平均年龄(60.35±10.89)岁。所有患者均行常规剂量平扫、门静脉期增强(噪声指数10;体积CT剂量指数:9.61 mGy)和低剂量排泄期扫描(噪声指数23;体积CT剂量指数:2.95 mGy)。排泄期图像采用ASiR-V 50%、低强度DLIR(DLIR-L)、中强度DLIR(DLIR-M)、高强度DLIR(DLIR-H)共4种方式重建,采用重复测量的单因素方差分析和Kruskal-Wallis H检验分别比较4组图像的客观评价[偏度、噪声、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)]及主观评价内容(图像质量、噪声、伪影),并采用Bonferroni检验进行事后两两比较。结果无论是客观评价还是主观评价方面,DLIR图像的SNR、CNR、整体图像质量评分及噪声均相似或优于ASiR-V 50%,且SNR、CNR和图像质量评分随DLIR权重增加而增加,噪声随着DLIR权重增加而降低。4组图像在失真伪影(P=0.776)和对比剂硬化伪影(P=0.881)主观评分中差异不具有统计学意义。结论与ASiR-V 50%算法相比,DLIR特别是DLIR-M和DLIR-H,可显著提高腹部低剂量CT的图像质量,但在降低对比剂硬化伪影方面应用有限。; 关键词深度学习图像重建(DLIR) X线计算机伪影低剂量; Keywords deep learning image reconstruction(DLIR) X-ray computer artifact low dose; 分类号 R445 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度学习重建在主动脉CTA虚拟平扫中的研究: 4; 作者张天语赵小英宋建沈艺吴兴旺; 机构安徽医科大学第一附属医院放射科; 出处《安徽医科大学学报》北大核心 2025年第4期735-740,共6页; 基金安徽省自然科学基金项目(编号:2308085MH241)。; 文摘目的研究低剂量条件下能谱CT虚拟平扫(VUE)联合深度学习重建(DLIR)算法在主动脉CT血管成像(CTA)中的应用价值。方法前瞻性收集94例行主动脉CTA检查的患者,随机分为低剂量能谱增强组和100 kVp常规增强组,每组47例。两组均采用常规扫描模式先行主动脉常规平扫(TUE),管电压120 kVp,使用自适应统计迭代重建(ASIR-V)40%重建TUE图像;低剂量能谱增强组采用宝石能谱成像(GSI)扫描模式行增强扫描,DLIR-H重建得60 keV虚拟单能量图像(VMIs)和VUE图像;100 kVp常规增强组行常规增强扫描,管电压100 kVp,ASIR-V 50%重建增强图像。在每组图像上测量和计算升主动脉、降主动脉、腹主动脉、髂总动脉、腰大肌的CT值、噪声(SD)值、噪声比(SNR)和对比噪声比(CNR),并记录有效辐射剂量(ED)。由2名医师采用5分法对图像质量进行主观评分。结果相对于100 kVp常规增强图像,低剂量能谱增强图像的升主动脉、降主动脉、腹主动脉和髂总动脉SNR值及CNR值更大(P<0.05),两者主观评价差异无统计学意义;与TUE图像比较,VUE图像的腹主动脉、髂总动脉、腰大肌SNR值及升主动脉CNR值较大(P<0.05),主观图像质量相近;低剂量能谱增强扫描ED值较100 kVp常规增强扫描降低约40.0%。结论低剂量能谱CT联合DLIR应用于主动脉CTA,可以显著提高SNR及CNR值,同时生成的VUE图像质量接近TUE扫描,具有进一步降低辐射剂量的潜力。; 关键词主动脉CT血管造影深度学习图像重建能谱CT 虚拟平扫低辐射剂量图像质量; Keywords aortic CT angiography deep-learning image reconstruction energy spectrum CT virtual un-enhanced low radiation dose image quality; 分类号 R816.2 [医药卫生—放射医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度学习重建算法联合低管电压在头颈部CT血管成像中的应用被引量：4: 5; 作者杨彦兵阮小伟王泽润于梓婷杨利莉汪芳; 机构宁夏回族自治区人民医院(宁夏医科大学附属自治区人民医院)医学影像中心; 出处《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第6期553-558,共6页; 基金 2022年宁夏回族自治区自然科学基金(2022AAC03390) 2022年宁夏回族自治区卫生健康系统科研课题(2022-NWKY-015)。; 文摘目的探讨深度学习图像重建(DLIR)算法联合低管电压(70 kVp)在头颈部CT血管成像中的应用价值。资料与方法回顾性收集2021年11月—2022年11月宁夏回族自治区人民医院行头颈部CT血管成像检查的40例患者,管电压70 kVp,管电流智能调控SmartmA模式。对原始数据进行自适应统计迭代重建(ASiR-V60%、ASiR-V90%)及DLIR(DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H),比较不同算法及水平重建图像的主观及客观评价指标。结果颈部及颅内动脉不同水平ASiR-V及DLIR重建图像CT值差异均无统计学意义(P>0.05)。随着ASIR-V及DLIR重建水平增加,颈部及颅内图像噪声均减低,DLIR-H与ASiRV60%差异均有统计学意义(P<0.05),分别减低24.30%、29.42%;颈部及颅内图像信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)均升高,DLIR-H重建图像SNR、CNR最高。颈总动脉分叉部、颈内动脉C4段、椎动脉V4段SNR、CNR与ASiR-V60%差异均有统计学意义(P<0.05),SNR分别提高55.60%、43.90%、44.66%,CNR分别提高55.57%、44.24%、45.10%;大脑中动脉SNR、CNR较ASiR-V60%提高45.39%、45.89%,差异有统计学意义(P<0.05)。ASiR-V90%主观评分较ASiR-V60%降低,差异无统计学意义(P>0.05)。DLIR主观评分随重建水平升高而升高,DLIR-H较DLIR-M、DLIR-L差异有统计学意义(P均<0.05),DLIR-H及DLIR-M的主观评分高于ASiR-V60%与ASiR-V90%,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论在低管电压头颈部CT血管成像中,与ASiR-V相比,DLIR可以进一步降低图像噪声,提升图像质量和诊断信心,其中DLIR-H表现最佳。; 关键词头颈部CT血管成像图像质量深度学习图像重建迭代重建; Keywords Head and neck CT angiography Image quality Deep learning image reconstruction Iterative reconstruction; 分类号 R323.1 [医药卫生—人体解剖和组织胚胎学] R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名DLIR算法在头颈CTA颅底血管成像中的应用研究被引量：4: 6; 作者杨彦兵田艳鑫谢志远于梓婷阮小伟汪芳杨利莉; 机构宁夏回族自治区人民医院(宁夏眼科医院、西北民族大学第一附属医院); 出处《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2022年第6期579-583,共5页; 基金宁夏回族自治区重点研发(一般)项目(2019BEG03046,2021BEG03092) 西北民族大学2019年中央高校基本科研项目(31920190184)。; 文摘目的:探讨深度学习图像重建(DLIR)算法在提升头颈CT血管成像(CTA)颅底血管图像质量及诊断信心中的价值。方法:回顾性分析我院行头颈CTA检查的40例患者,对原始数据进行不同算法及水平的重建,包括基于多模型的自适应统计迭代重建-Veo (60%ASIR-V、90%ASIR-V)及DLIR (DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H);比较不同算法及水平重建图像的主观及客观评价。结果:椎动脉及颈内动脉ASIR-V重建图像CT值与DLIR重建图像CT值间的差异均无统计学意义(P>0.05)。随着ASIR-V及DLIR重建水平的增加,图像噪声均减低,DLIR-H的噪声最低,与60%ASIR-V比较,差异有统计学意义(P<0.05)。随着ASIR-V及DLIR水平的增加,椎动脉及颈内动脉SNR、CNR均升高,椎动脉DLIR-H重建图像信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)最高,与60%ASIR-V比较,差异有统计学意义(P<0.05)。90%ASIR-V主观评分与60%ASIR-V间的差异无统计学意义(P>0.05);DLIR主观评分在不同重建水平间的差异无统计学意义(P>0.05),DLIR-H及DLIR-M的主观评分均明显高于60%ASIR-V,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在头颈CTA颅底血管成像中,与ASIR-V相比,DLIR可以进一步降低图像噪声,提升图像质量和诊断信心。; 关键词头颈部 CT血管成像图像质量深度学习图像重建自适应统计迭代重建V; Keywords Head and neck Computed tomography angiography Image quality Deep learning image reconstruction Adaptive statistical iterative reconstruction-Veo; 分类号 R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	超低剂量CT扫描结合深度学习图像重建对计算机辅助诊断系统定量分析肺结节的影响	窦越群吴海波于勇于楠段海峰马光明	《中国介入影像与治疗学》北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	深度学习图像重建算法联合自适应滤波在减轻胸廓入口处伪影的应用	刘泽群贺松马中玉	《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	新一代深度学习图像重建算法在腹部低剂量CT中的应用研究	程燕南孙精涛李雅楠郭银霞曹乐杨建杨健郭建新	《西安交通大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	深度学习重建在主动脉CTA虚拟平扫中的研究	张天语赵小英宋建沈艺吴兴旺	《安徽医科大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	深度学习重建算法联合低管电压在头颈部CT血管成像中的应用	杨彦兵阮小伟王泽润于梓婷杨利莉汪芳	《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	DLIR算法在头颈CTA颅底血管成像中的应用研究	杨彦兵田艳鑫谢志远于梓婷阮小伟汪芳杨利莉	《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料