ProDM：用于胸部CT运动伪影校正的AI
分析
本文介绍了一种新的AI框架ProDM，用于解决非门控胸部CT扫描中的运动伪影问题，特别是针对冠状动脉钙化（CAC）评分。其意义在于，它有可能使用现成的非门控CT扫描来提高CAC量化的准确性，这对于心血管疾病风险评估至关重要。用于训练的合成数据引擎、属性感知学习策略和渐进式校正方案是关键的创新。这可以使CAC评分更易于访问和可靠，从而改善患者护理，并可能减少对更昂贵和复杂的ECG门控CT扫描的需求。
要点
引用
“与几个基线相比，ProDM显著提高了CAC评分准确性、空间病变保真度和风险分层性能。”