Современные подходы к устранению артефактов данных конусно-лучевой компьютерной томографии челюстно-лицевой области

Долгалев А.А.; Данаев А.Б.; Хоссаин Ш.Д.; Куликова А.А.; Ямуркова Н.Ф.; Буренчев Д.В.; Чагаров А.А.

Современные подходы к устранению артефактов данных конусно-лучевой компьютерной томографии челюстно-лицевой области

Долгалев А.А., Данаев А.Б., Хоссаин Ш.Д., Куликова А.А., Ямуркова Н.Ф., Буренчев Д.В., Чагаров А.А.

Дата публикации в реестре: 2022-10-06T17:49:12Z

Аннотация:

Конусно-лучевая компьютерная томография (КЛКТ) занимает основное место в рентгенологической диагностике в стоматологии и челюстно-лицевой хирургии. Мультипланарная и трехмерная реформации данных КЛКТ позволяют провести оценку зоны интереса и выбрать правильную тактику лечения при необходимости. Тем не менее, существует ряд факторов, которые приводят к пространственным искажениям изображений или приводят к потере информации при КЛКТ. В настоящий момент ведутся активные поиски способов улучшения качества изображений КЛКТ и устранения артефактов для повышения диагностической эффективности метода. Данный обзор посвящен описанию основных причин возникновения артефактов и применяемых методов их устранения.

Ключевые слова:
Cbct, deep machine learning, artificial neural networks, CBCT artifacts, КЛКТ, глубокое машинное обучение, искусственные нейронные сети, артефакты КЛКТ

Тип: Article

Права: open access

Источник: Медицинский алфавит