Tiếng Việt
So sánh đánh giá kết quả của mô hình với kiến trúc ResNet và phương pháp Chang AC, xem xét hệ số suy giảm đồng đều trong cơ thể. Đánh giá hình ảnh sinh ra từ mô hình với hiệu quả đem lại trong lâm sàng. Nhìn chung, việc sinh ảnh hiệu chỉnh suy giảm (AC) từ mô hình sử dụng kiến trúc mạng AI dựa trên hình ảnh CT, vượt trội hơn đáng kể so với phương pháp Chang. Các mô hình ResNet và 3DUNet-GAN có kết quả về sai số trung bình ME lần lượt là -6,99 ± 16,72 và -4,41 ± 11,8 và chỉ số cấu trúc tương đồng SSIM lần lượt là 0,99 ± 0,04 và 0,98 ± 0,05. Trong khi phương pháp CHANG có các kết quả ME và SSIM lần lượt là 25,52 ± 33,98 và 0,93 ± 0,09. Phương pháp sử dụng học sâu máy tính để khử nhiễu ảnh SPECT có tiềm năng sử dụng được cho các cơ sở chỉ sử dụng các máy SPECT đơn thuần.
Hotline
0292 3824031
0292 3824031
Thêm một bài đánh giá
Xếp hạng
Không có bài đánh giá nào!