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[해외논문] Deep learning-based denoising algorithm in comparison to iterative reconstruction and filtered back projection: a 12-reader phantom study

European radiology, v.31 no.11, 2021년, pp.8755 - 8764  

Kim, Youngjune ,  Oh, Dong Yul ,  Chang, Won ,  Kang, Eunhee ,  Ye, Jong Chul ,  Lee, Kyeorye ,  Kim, Hae Young ,  Kim, Young Hoon ,  Park, Ji Hoon ,  Lee, Yoon Jin ,  Lee, Kyoung Ho

초록이 없습니다.

참고문헌 (20)

  1. JAMA I Papanicolas 319 1024 2018 10.1001/jama.2018.1150 Papanicolas I, Woskie LR, Jha AK (2018) Health care spending in the United States and other high-income countries. JAMA 319:1024-1039 

  2. N Engl J Med DJ Brenner 357 2277 2007 10.1056/NEJMra072149 Brenner DJ, Hall EJ (2007) Computed tomography-an increasing source of radiation exposure. N Engl J Med 357:2277-2284 

  3. Arch Intern Med R Smith-Bindman 169 2078 2009 10.1001/archinternmed.2009.427 Smith-Bindman R, Lipson J, Marcus R et al (2009) Radiation dose associated with common computed tomography examinations and the associated lifetime attributable risk of cancer. Arch Intern Med 169:2078-2086 

  4. Radiology J Solomon 275 735 2015 10.1148/radiol.15142005 Solomon J, Mileto A, Ramirez-Giraldo JC, Samei E (2015) Diagnostic performance of an advanced modeled iterative reconstruction algorithm for low-contrast detectability with a third-generation dual-source multidetector CT scanner: potential for radiation dose reduction in a multireader study. Radiology 275:735-745 

  5. Radiology D Volders 269 469 2013 10.1148/radiol.13130002 Volders D, Bols A, Haspeslagh M, Coenegrachts K (2013) Model-based iterative reconstruction and adaptive statistical iterative reconstruction techniques in abdominal CT: comparison of image quality in the detection of colorectal liver metastases. Radiology 269:469-474 

  6. Invest Radiol W Chang 48 598 2013 10.1097/RLI.0b013e3182899104 Chang W, Lee JM, Lee K et al (2013) Assessment of a model-based, iterative reconstruction algorithm (MBIR) regarding image quality and dose reduction in liver computed tomography. Invest Radiol 48:598-606 

  7. Radiology M Fontarensky 276 156 2015 10.1148/radiol.2015141287 Fontarensky M, Alfidja A, Perignon R et al (2015) Reduced radiation dose with model-based iterative reconstruction versus standard dose with adaptive statistical iterative reconstruction in abdominal CT for diagnosis of acute renal colic. Radiology 276:156-166 

  8. Eur Radiol M Akagi 29 6163 2019 10.1007/s00330-019-06170-3 Akagi M, Nakamura Y, Higaki T et al (2019) Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultra-high-resolution CT. Eur Radiol 29:6163-6171 

  9. 10.1007/s00330-019-06183-y Tatsugami F, Higaki T, Nakamura Y et al (2019) Deep learning-based image restoration algorithm for coronary CT angiography. Eur Radiol 29:5322-5329 

  10. Radiol Artif Intell Y Nakamura 1 e180011 2019 10.1148/ryai.2019180011 Nakamura Y, Higaki T, Tatsugami F et al (2019) Deep learning-based CT image reconstruction: initial evaluation targeting hypovascular hepatic metastases. Radiol Artif Intell 1:e180011 

  11. IEEE Trans Med Imaging E Kang 37 1358 2018 10.1109/TMI.2018.2823756 Kang E, Chang W, Yoo J, Ye JC (2018) Deep convolutional framelet denosing for low-dose CT via wavelet residual network. IEEE Trans Med Imaging 37:1358-1369 

  12. Korean J Radiol YJ Shin 21 356 2020 10.3348/kjr.2019.0413 Shin YJ, Chang W, Ye JC et al (2020) Low-dose abdominal CT using a deep learning-based denoising algorithm: a comparison with CT reconstructed with filtered back projection or iterative reconstruction algorithm. Korean J Radiol 21:356-364 

  13. PLoS One W Du 12 e0190069 2017 10.1371/journal.pone.0190069 Du W, Chen H, Wu Z, Sun H, Liao P, Zhang Y (2017) Stacked competitive networks for noise reduction in low-dose CT. PLoS One 12:e0190069 

  14. Biomed Opt Express H Chen 8 679 2017 10.1364/BOE.8.000679 Chen H, Zhang Y, Zhang W et al (2017) Low-dose CT via convolutional neural network. Biomed Opt Express 8:679-694 

  15. Eur Radiol J Greffier 30 3951 2020 10.1007/s00330-020-06724-w Greffier J, Hamard A, Pereira F et al (2020) Image quality and dose reduction opportunity of deep learning image reconstruction algorithm for CT: a phantom study. Eur Radiol 30:3951-3959 

  16. Annu Rev Psychol RA Rensink 53 245 2002 10.1146/annurev.psych.53.100901.135125 Rensink RA (2002) Change detection. Annu Rev Psychol 53:245-277 

  17. Psychol Sci T Ro 12 94 2001 10.1111/1467-9280.00317 Ro T, Russell C, Lavie N (2001) Changing faces: a detection advantage in the flicker paradigm. Psychol Sci 12:94-99 

  18. Med Phys B Kim 38 836 2011 10.1118/1.3538925 Kim B, Lee H, Kim KJ et al (2011) Comparison of three image comparison methods for the visual assessment of the image fidelity of compressed computed tomography images. Med Phys 38:836-844 

  19. Acad Radiol SL Hillis 18 129 2011 10.1016/j.acra.2010.09.007 Hillis SL, Obuchowski NA, Berbaum KS (2011) Power estimation for multireader ROC methods an updated and unified approach. Acad Radiol 18:129-142 

  20. Acad Radiol W Chen 19 1158 2012 10.1016/j.acra.2012.04.011 Chen W, Petrick NA, Sahiner B (2012) Hypothesis testing in noninferiority and equivalence MRMC ROC studies. Acad Radiol 19:1158-1165 

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