Improved image quality with deep learning reconstruction – a study on a semi-anthropomorphic upper-abdomen phantom - 14/01/23

Doi : 10.1016/j.redii.2023.100022 
Tormund Njølstad, MD a, b, , Anselm Schulz, MD PhD a, Kristin Jensen, PhD c, Hilde K. Andersen, MSc c, Anne Catrine T. Martinsen, PhD d, e
a Department of Radiology and Nuclear Medicine, Oslo University Hospital Ullevål, Oslo 0450, Norway 
b Department of Radiology, Haukeland University Hospital, Bergen, Norway 
c Department of Physics and Computational Radiology, Oslo University Hospital, Oslo, Norway 
d Faculty of Health Sciences, Oslo Metropolitan University, Oslo, Norway 
e Sunnaas Rehabilitation Hospital, Nesodden, Norway 

Corresponding author.

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Abstract

Purpose

To assess image quality of a deep learning reconstruction (DLR) algorithm across dose levels using a semi-anthropomorphic upper-abdominal phantom, and compare with filtered back projection (FBP) and hybrid iterative reconstruction (IR).

Material and methods

CT scans obtained at five dose levels (CTDIvol 5, 10, 15, 20 and 25 mGy) were reconstructed with FBP, hybrid IR (IR50, IR70 and IR90) and DLR of low (DLL), medium (DLM) and high strength (DLH) in 0.625 mm and 2.5 mm slices. CT number, homogeneity, noise, contrast, contrast-to-noise ratio (CNR), noise texture deviation (NTD; a measure of IR-specific artifacts), noise power spectrum (NPS) and task-based transfer function (TTF) were compared between reconstruction algorithms.

Results

CT numbers were highly consistent across reconstruction algorithms. Image noise was significantly reduced with higher levels of DLR. Noise texture (NPS and NTD) was with DLR maintained at comparable levels to FBP, contrary to increasing levels of hybrid IR. Images reconstructed with DLR of low and high strength in 0.625 mm slices showed similar noise characteristics to 2.5 mm slice FBP and IR50, respectively. Dose-reduction potential based on image noise with IR50 as reference was estimated to 35% for DLM and 74% for DLH.

Conclusions

The novel DLR algorithm demonstrates robust noise reduction with maintained noise texture characteristics despite higher algorithm strength, and may have overcome important limitations of IR. There may be potential for dose reduction and additional benefit from thin-slice reconstruction.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Abdominal CT, Deep learning reconstruction, Image quality

Abbreviations : CNR, DLR, DLL, DLM, DLH, FBP, IR, NPS, NTD, TTF


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