CareLit · DOI-Nachweis · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
LUNGE THORAX – Deep-Learning-Rekonstruktion von Niedrigdosis-CT-Aufnahmen
DOI 10.1055/a-2295-1104
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenStephanie Gräwert
ZeitschriftRöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Ausgabe08/2024
Jahrgang / SeitenJg. 196 · S. 783-784
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
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 it…
Zitieren
Zitierempfehlung
Stephanie Gräwert (2024) LUNGE THORAX – Deep-Learning-Rekonstruktion von Niedrigdosis-CT-Aufnahmen. RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren, 196 (08), 783-784. https://doi.org/10.1055/a-2295-1104
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