研究目的
探讨借助深度学习提高诊断性计算机断层扫描和磁共振成像图像质量的技术。
研究成果
计算机科学家开发的深度学习技术能显著提升CT和MRI影像质量。这些技术分为降噪与伪影消除、超分辨率成像以及图像采集与重建三类，各自具备减少辐射暴露、缩短扫描时间、提高诊断能力等潜在优势。但深度学习的高计算成本和非线性处理特性要求谨慎应用，并需配备GPU等额外硬件。
研究不足
该论文未明确说明实验的技术和应用限制或潜在的优化领域。
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利用深度学习提升CT和MRI的图像质量
DOI：10.1007/s11604-018-0796-2
期刊：Japanese Journal of Radiology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
深度学习由计算机科学家开发而成。本文探讨了借助深度学习提升诊断性计算机断层扫描与磁共振成像图像质量的技术。我们将这些图像质量提升技术归类为"噪声与伪影抑制"、"超分辨率重建"和"图像采集与重建"三大类别，并对每个类别中的部分研究案例进行介绍与特征概述。
作者：
Toru Higaki，Yuko Nakamura，Fuminari Tatsugami，Takeshi Nakaura，Kazuo Awai
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