文章摘要
黄倚天,万兵,刘玥,等.深度学习重建算法在 CT血管成像中的应用进展[J].安徽医药,2026,30(11):2168-2172.
深度学习重建算法在 CT血管成像中的应用进展
Progress in the application of deep learning reconstruction algorithms in CT angiography
  
DOI:10.3969/j.issn.1009-6469.2026.11.009
中文关键词: 计算机体层摄影血管造影术  深度学习  重建算法  辐射剂量  医学影像
英文关键词: Computed tomography angiography  Deep learning  Reconstructionalgorithm  Radiationdose  Medical image
基金项目:湖北省自然科学基金创新发展联合基金( 2025AFD872)
作者单位E-mail
黄倚天 三峡大学附属仁和医院放射科,湖北宜昌 443001  
万兵 三峡大学附属仁和医院放射科,湖北宜昌 443001 23130293@qq.com 
刘玥 三峡大学附属仁和医院放射科,湖北宜昌 443001  
王玟 三峡大学附属仁和医院放射科,湖北宜昌 443001  
田第娇 三峡大学附属仁和医院放射科,湖北宜昌 443001  
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中文摘要:
      近年来,深度学习重建算法在医学影像领域迅速崛起,展现出巨大的应用潜力。与传统重建方法相比,深度学习重建算法通过训练深度神经网络,能在低辐射剂量 CT扫描条件下,有效消除噪声和伪影,同时保持解剖结构细节,从而生成高质量的诊断图像。现就深度学习重建算法在 CT血管成像中的应用进行综述,旨在提升对该技术的认识并展望其未来的应用前景。
英文摘要:
      In recent years,deep learning reconstruction algorithms have rapidly emerged in the field of medical imaging, demonstratingsignificant application potential. Compared with conventional reconstruction methods, deep learningreconstruction algorithms, by train-ing deep neural networks,can significantly reduce noise and artifacts while preserving anatomical structural details under low-dose CT scanning conditions, thereby yielding high-quality diagnostic images.This paper reviews the application of deep learning reconstructionalgorithms in CT angiography,aiming to enhance the understanding of these algorithms and to explore their future application prospects.
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