Deep-learning reconstruction in computed tomography: Cosmetic improvements should be backed by clinical evidence - 02/02/26

Doi : 10.1016/j.diii.2026.01.009

Augustin Lecler ^a,^b,^⁎ , Philippe Soyer ^c,^d

^a Université Paris Cité, INSERM UMR 970, 75006 Paris, France

^b Department of Neuroradiology, Hôpital Fondation A. de Rothschild, 75019 Paris, France

^c Department of Radiology, Hôpital Cochin-APHP, 75014 Paris, France

^d Université Paris Cité, CNRS, INSERM U 1334, NABI, Faculté de Médecine, 75006 Paris, France

^⁎ Corresponding author.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

In corso di stampa. Prove corrette dall'autore. Disponibile online dal Monday 02 February 2026

Keywords : Deep-learning image reconstruction algorithm, Iterative reconstruction algorithm, Multidetector computed tomography, Phantom studies, Task-based image quality assessment

Abbreviation : CT, DLR, IR

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