En ny djupinlärningsbaserad artificiell intelligens iterativ rekonstruktion (AIIR) algoritm i lågdos lever-CT

CT-förstärkta skanningar är rutinmässiga avbildningsmodaliteter för diagnos och uppföljning av leversjukdom. Det innebär dock att patienterna får mer stråldos. Därför är det nödvändigt att minska stråldosen som patienter får så mycket som möjligt. Deep learning-baserade rekonstruktionsalgoritmer har introducerats för att förbättra bildkvaliteten nyligen. Under många år har forskare försökt upprätthålla bildkvaliteten med en avancerad metod och samtidigt minska stråldosen. Nyligen har en ny djupinlärningsbaserad iterativ rekonstruktionsalgoritm, nämligen artificiell intelligens iterativ rekonstruktion (AIIR, United Imaging Healthcare, Shanghai, Kina) introducerats. I denna studie utvärderar vi bilden och diagnostiska egenskaperna hos AIIR för lågdos portalven och lever-CT med fördröjd fas med de för en KARL-metod som normalt används i standarddos-CT.