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低劑量CT

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低劑量CT的“深度學習重建”算法，殘差U-Net的噪聲抑制、微小結節(jié)（3mm）檢測靈敏度提升

在醫(yī)學影像技術飛速發(fā)展的當下，低劑量CT(LDCT)因其能有效降低患者輻射暴露風險，成為臨床診斷中備受關注的成像方式。然而，降低輻射劑量不可避免地會引入噪聲和偽影，影響圖像質量，進而對微小結節(jié)(尤其是3mm及以下)的檢測靈敏度造成挑戰(zhàn)。深度學習重建算法的出現，為解決這些問題提供了新的思路，其中殘差U-Net在噪聲抑制和微小結節(jié)檢測靈敏度提升方面展現出顯著優(yōu)勢。

醫(yī)療電子
2025-07-16

低劑量CT 深度學習

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