CT成像QA模體

產(chǎn)品名稱(chēng)：CT成像QA模體

產(chǎn)品編號：20240927-05

產(chǎn)品制造商：廊坊玉雙儀器設備有限公司，CT成像QA模體產(chǎn)地：河北

產(chǎn)品介紹：CT成像作為一種重要的醫學(xué)影像技術(shù)，廣泛應用于臨床診斷和治療規劃中。其基本原理是利用X射線(xiàn)對人體組織進(jìn)行掃描，通過(guò)計算機算法重建出體內組織的斷層圖像。隨著(zhù)CT掃描技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是在人工智能的大背景下，深度學(xué)習圖像重建(Deep Learning lmage Reconstruction， DLIR)算法在CT成像中得到了廠(chǎng)泛的應用。本文將重點(diǎn)探討深度學(xué)習重建算法在CT成像中的應用與優(yōu)勢，特別是其在圖像質(zhì)量提升、低輻射劑量下的成像以及病變識別能力增強等方面的表現。

深度學(xué)習重建算法與迭代重建算法的比較

基本原理與特點(diǎn)

深度學(xué)習重建算法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的圖像重建方法，通過(guò)大量的訓練數據學(xué)習圖像的特征，從而實(shí)現對CT圖像的降噪、細節增強和病變識別等任務(wù)。相比之下，傳統的迭代重建算法(如自適應統計選代重建，ASIR)則依賴(lài)于數學(xué)模型和迭代計算，雖然也能改善圖像質(zhì)量，但在處理復雜圖像和低對比度細節時(shí)存在一定局限性。

實(shí)驗設計與方法

為了比較深度學(xué)習重建算法和迭代重建算法的性能，我們使用ACR質(zhì)量控制體模Gammex 464進(jìn)行了實(shí)驗設計。實(shí)驗中，分別采用深度學(xué)習重建算法(DLIR)和自適應統計迭代重建算法(ASIR-V)對同一組CT掃描數據進(jìn)行重建，并對重建后的圖像進(jìn)行分析和比較。

實(shí)驗結果分析

通過(guò)對重建圖像的CT值準確性、低對比度分辨率、圖像均性和高對比度分辨率等方面的比較，發(fā)現DLIR算法在多個(gè)指標上均表現出優(yōu)于ASIR-V算法。具體來(lái)說(shuō)，DLIR算法能夠在更低輻射劑量條件下保證圖像細節的顯示，并且在一定程度上降低噪聲。此外，DLIR算法在保持圖像精細結構和紋理細節方面也表現出顯著(zhù)優(yōu)勢，從而提升了病變的檢出率和準確性產(chǎn)品狀態(tài)：訂制加工

實(shí)體廠(chǎng)家可以按照客戶(hù)要求訂制：CT成像QA模體

產(chǎn)品編號：20240927-05廊坊玉雙儀器設備有限公司