随着CT扫描技术的飞速发展，在人工智能大背景下，深度学习图像重建（Deep Learning Image Reconstruction,DLIR）算法在CT成像中得到了广泛的应用，相对于目前常用的图像重建算法，该算法能够保证低辐射剂量条件下的图像细节显示，并在一定程度上降低图像噪声，且还能够减少图像重建时间，从而使低辐射剂量扫描成为可能。本文对DLIR算法在人体不同部位CT检查的应用现状及研究进展进行综述，以期进一步推广DLIR算法，在降低公众CT检查辐射剂量的同时改善图像质量。
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