Einfluss einer neuen deep-learning basierten Rauschunterdrückung für gefilterte Rückprojektionen im Vergleich zu iterativ rekonstruierten Bildern

Rofo 2020; 192(S 01): S8
DOI: 10.1055/s-0040-1703124

Vortrag (Wissenschaft)

Bildverarbeitung/IT/Software/Gerätetechnik/Qualitätsmanagement

A Steuwe

¹Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf

,

M Weber

¹Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf

,

O Bethge

¹Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf

,

L Sawicki

¹Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf

,

G Antoch

¹Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf

,

J Aissa

¹Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Düsseldorf