- 低線量CT（LDCT）は被ばく低減のために用いられるが、過剰な画像ノイズとアーチファクトにより画質が損なわれ臨床利用が制約されるという課題があるため、本研究はデータ駆動型手法とCT撮像物理を統合してより臨床関連性の高い予測モデルを構築することを目的とした。
低線量CTのノイズ強度場対応深層学習ネットワーク
AIによる要点抽出
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