【摘 要】
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目的评价利用深度学习重组算法(DLIR)对儿童超低剂量胸部CT大气道的显示能力。方法连续选取17例[平均年龄(6.5±3.0)岁,范围3~12岁]需要复查胸部CT平扫的患儿入组,采用超
【机 构】
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首都医科大学附属北京儿童医院/国家儿童医学中心影像中心
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目的评价利用深度学习重组算法(DLIR)对儿童超低剂量胸部CT大气道的显示能力。方法连续选取17例[平均年龄(6.5±3.0)岁,范围3~12岁]需要复查胸部CT平扫的患儿入组,采用超低剂量CT扫描方案,管电压80 kV(3~6岁)或100 kV(7~12岁),管电流10 mA,转速0.35 s,重组为0.625 mm的50%自适应迭代重组(ASIR-V)图像,低强度DLIR(DL-L),中强度DLIR(DL-M)及高强度DLIR(DL-H)图像,作为观察组图像。患儿3个月内常规低剂量胸部CT作
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