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使用合成数据训练基于深度学习的数字减影血管造影方法
Medical Physics ( IF 3.2 ) Pub Date : 2024-02-14 , DOI: 10.1002/mp.16973 Lizhen Duan 1, 2, 3 , Elias Eulig 1, 4 , Michael Knaup 1 , Ralf Adamus 5 , Michael Lell 5 , Marc Kachelrieß 1, 6
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数字减影血管造影（DSA）是一种荧光镜检查方法，主要用于诊断心血管疾病（CVD）。基于深度学习的 DSA (DDSA) 旨在直接从透视图像中提取类似 DSA 的图像，这有助于节省剂量，同时提高图像质量。它还可以应用于存在 C 形臂或患者运动且传统 DSA 无法应用的情况。然而，由于缺乏临床训练数据以及DSA目标中不可避免的伪影，当前的DDSA模型仍然不能令人满意地显示特定结构，也不能预测无噪声图像。
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