基于深度学习的CT图像重建算法临床初步应用进展-中国期刊网

摘要摘要近年来，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。

1严福华. 深度学习图像重建算法的临床应用和发展前景.医药卫生,2022-12.
2吴宗源. 基于深度学习的图像超分辨率重建算法优化研究.建筑技术科学,2024-10.
3耿文磊,高扬,赵娜,颜汉坤,安云强,贾六军,吕滨. 应用深度学习图像重建算法降低心肌动态CT灌注辐射剂量的实验研究.医药卫生,2022-12.
4王子怡,王媛媛. 基于深度学习的小麦图像分割算法研究.建筑技术科学,2024-09.
5袁育博. 基于深度学习的图像处理算法优化.建筑技术科学,2024-11.
6汤兆鑫. 基于深度学习算法实现图像快速识别浅析.建筑理论,2023-04.
7王金华,宋兰,隋昕,田杜雪,杜华阳,赵瑞杰,王沄,陆晓平,马壮飞,许英浩,金征宇,宋伟. 深度学习重建改善胸部低剂量CT图像质量的价值.医药卫生,2022-12.
8夏武斌. 基于深度学习的图像处理与分析算法研究.建筑技术科学,2023-11.
9江春1，麦志坚1，罗亦言2，邱素贞3,，李湘棱1. 基于深度学习的图像识别算法研究分析.教育学,2022-06.
10张啸宇,,王文志,,杨炳恒. 基于深度学习的飞机图像识别算法研究.建筑技术科学,2024-10.

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