Будущее компьютерной томографии: реконструкция на основе глубокого обучения

С момента внедрения компьютерной томографии (КТ) в 1970-х годах её технологии значительно усовершенствовались. В последнее время эти усовершенствования касаются преимущественно реконструкции изображений. Реконструкция на основе глубокого обучения (DLR) — новейший сложный алгоритм реконструкции, использующий достижения искусственного интеллекта (ИИ) и доступных суперкомпьютерных технологий для достижения ранее недостижимого сочетания высокого качества изображений, низкой лучевой нагрузки и высокой скорости реконструкции. Снижение дозы, обеспечиваемое DLR, переводит ультранизкодозовую КТ в диапазон доз, характерный для обычной рентгенографии, при сохранении качества изображений. В этом обзоре демонстрируются преимущества DLR перед другими методами реконструкции с точки зрения снижения дозы и качества изображений, а также возможность адаптировать протоколы к конкретным клиническим ситуациям. DLR — будущее технологии КТ, поэтому её следует учитывать при закупке новых томографов.