佳能医学推出基于深度学习的CT图像重建

2月27日消息——佳能医疗系统公司最近推出了AiCE(高级智能清晰IQ引擎)深度卷积神经网络(DCNN)图像重建技术计算机断层扫描(CT)．ais利用深度学习技术来区分信号和噪声，从而在保留真实信号的同时去除噪声。

使用AiCE深度学习方法，DCNN在工厂中使用来自真实患者数据集的完美高质量目标数据进行训练。这些患者数据通过先进的基于模型的迭代重建(MBIR)进行广泛处理，这提供了最佳的图像质量和改进的空间分辨率。

在训练和验证之后，AiCE DCNN然后被实现到CT扫描仪中，允许重建速度足够快，以适应繁忙的临床环境。

佳能医药公司将在今年2月27日至3月3日在奥地利维也纳举行的欧洲放射学大会(ECR)上展示其AiCE技术。

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