超低剂量胸部CT结合深度学习重建可用于肺结节评估

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摘要：目的 探讨超低剂量CT（ULDCT）结合深度学习重建（DLIR）算法在肺结节评估中的可行性。方法 于2023年6月～11月在陕西中医药大学附属医院前瞻性纳入142例因肺结节复查的患者，同时接受标准剂量CT检查（SDCT）和超低剂量CT检查（ULDCT）。SDCT采用基于多模型的迭代重建40%（ASIR-V40%）（A组），ULDCT分别采用ASIR-V40%（B组）和高强度深度学习重建（DLIR-H）（C组）。（剩余14427字）

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