CareLit Fachartikel
LUNGE THORAX – Deep-Learning-Rekonstruktion von Niedrigdosis-CT-Aufnahmen
Stephanie Gräwert · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2024 · Heft 08 · S. 783-784
Dokument
911001
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Wird bei einer CT-Untersuchung die Strahlendosis reduziert, wirkt sich dies in der Regel negativ auf die Bildqualität aus, da sich das Bildrauschen erhöht und mehr Artefakte auftreten. Mit Hilfe verschiedener Rekonstruktionsverfahren kann allerdings das starke Bildrauschen solcher Niedrig-Dosis-CT-Aufnahmen wieder reduziert und so die Bildqualität verbessert werden. Dabei sind Deep-Learning-Algorithmen besser als iterative Rekonstruktionsmethoden.
Schlagworte
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…