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J-GLOBAL ID：202202290872579683   整理番号：22A0987223

Deep Learning Reconstructionを用いた頭部CT画像における強度とスライス厚の検討

Investigation of Intensity and Slice Thickness in Head CT Image Using Deep Learning Reconstruction

著者 (3件)： 金澤雄大 (長岡中央綜合病院 放射線科) ,  佐野恵太 (長岡中央綜合病院 放射線科) ,  岩田直也 (長岡中央綜合病院 放射線科)
資料名： 新潟県厚生連医誌  (Niigata-ken Koseiren Medical Journal)
巻： 31  号： 1  ページ： 42-48  発行年： 2022年04月01日 
JST資料番号： L3860A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 目的:急性期脳梗塞を想定したDeep Learning Re...

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： AiCE ,...

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分類 (3件)： 医学的検査一般  (GC02010L) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (8件)：

• 長島宏幸、岩崎隆史、須永眞一他. 脳CT画像における低コントラスト検出能の定量的評価: 超急性期脳梗塞識別に対するウィンドウ幅の影響に対する検討. 日放技学誌 2011; 67(11): 1408-14.
• 小山亮、松永英司、大村知己.脳卒中におけるCTの役割と画像診断. 日放技誌 2020; 67(8): 45-54.
• 高木卓、日本放射線技術学会撮影部会. X線CT撮影における標準化~GALACTIC~(改訂2版).京都: 日本放射線技術学会出版委員会編; 2015. 8-9頁.
• Akagi M, Nakamura Y, Higaki T et al. Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultra-high-resolution CT. European Radiology 2019; 29: 6163-71. Online Journal https://doi.org/10.1007/s00330-019-06170-3 (cited 2019/5/27)
• Tatsugami F, Higaki T, Nakamura Y et al. Deep Learning-based image restoration algorithm for coronary CT angiography. European Radiology 2019; 29: 5322-9. Online Journal https://doi.org/10.1007/s00330-019-06183-y (cited 2019/4/8)

タイトルに関連する用語 (3件)： 頭部 ,  CT画像 ,  スライス厚