＜AI＞
The Application of Deep Learning Algorithm Pixel Shine in Arterial Phase Pelvic CT for Image Quality Improvement.
Friday 11:20-11:30 AM | SST10-06 | Room: E264
Deep Learning Super-Resolution Imaging for Enhancing Image Resolution in Digital Mammography.
Thursday 12:15-12:45 PM | PH257-SD-THA3 | PH Community, Learning Center
Deep learningは病変の検出や性状評価、臓器のセグメンテーションなどに用いられることが多いのですが、この演題では基礎的な画質や解像度を向上させるためにDeep learningを使用しています。
＜CT＞
A New Iterative Reconstruction CT Technique of Forward Projected Model-based IR Solution (FIRST): Evaluation of Image Quality, Radiation Dose Reduction, and Reconstruction Time at Upper Abdominal CT using an Anthropomorphic Phantom Model.
Monday 3:20-3:30 PM | SSE09-03 | Room: E353B
Radiation Dose Reduction in Abdominal CT Perfusion with Model-Based Iterative Reconstruction: Phantom and Clinical Studies
Wednesday 12:15-12:45 PM | GI360-SD-WEA3 | GI Community, Learning Center
低コントラスト領域である腹部のCTについて、Model-based Iterative Reconstructionを用いることでどの程度まで線量を低減できるか議論されています。
＜CT, Physics＞
Human Observer Performance for Localization of Liver Lesions: Correlation between Anatomical and Uniform Background.
Friday 11:30-11:40 AM | SST10-07 | Room: E264
再構成法や画像処理の性能を評価するために病変検出の読影実験がよく実施されます。模擬病変を埋め込んだファントムを作る場合、その際の背景は均一で良いのかどうか議論されています。
