CareLit Fachartikel

ABDOMEN BECKEN – Deep-Learning-Rekonstruktion von CT-Aufnahmen bei Patienten mit unterschiedlichem BMI

Stephanie Gräwert · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2024 · Heft 08 · S. 777-778

Dokument
911000
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
Stephanie Gräwert
Ausgabe
Heft 08 / 2024
Jahrgang 196
Seiten
777-778
Erschienen: 2024-08-01 00:00:00
ISSN
1438-9029

Zusammenfassung

Abdomen-CT-Untersuchungen bei adipösen Patienten können problematisch sein. Nicht nur, weil die Röhren teils zu eng und die Tische nur bis zu einem bestimmten Körpergewicht tragfähig sind, sondern auch, weil der große Körperumfang die Bildqualität beeinträchtigen kann. In China wurde nun untersucht, ob der BMI auch die Deep-Learning-Rekonstruktion (DLR) beeinflusst, die helfen soll, die Bildqualität und die Darstellbarkeit von Befunden zu verbessern.

Schlagworte

RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…