Clinical and phantom validation of a deep learning based denoising algorithm for F-18-FDG PET images from lower detection counting in comparison with the standard acquisition

Abstract Background PET/CT image quality is directly influenced by the F-18-FDG injected activity. The higher the injected activity, the less noise in the reconstructed images but the more radioactive staff exposition. A new FDA cleared software has been introduced to obtain clinical PET images, acq...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính: Gerald Bonardel, Axel Dupont, Pierre Decazes, Mathieu Queneau, Romain Modzelewski, Jeremy Coulot, Nicolas Le Calvez, Sébastien Hapdey
Định dạng: Artigo
Ngôn ngữ:Inglês
Được phát hành: SpringerOpen 2022-05-01
Loạt:EJNMMI Physics
Những chủ đề:
PET/CT
Deep-learning
Denoising
Truy cập trực tuyến:https://doi.org/10.1186/s40658-022-00465-z
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Những quyển sách tương tự