목적: 딥러닝 기반 영상 재구성(DLIR) 엔진을 사용해 획득한 CT 영상의 화질을 적응적 통계적 반복 재구성-V(AV) 영상과 비교하고자 한다. 재료 및 방법: 팬텀을 이용하여 다양한 재구성 방식(필터드 백 프로젝션[FBP], AV30, 50, 100, DLIR-L, M, H)에서 서로 다른 선량 조건에 대해 잡음 전력 스펙트럼(NPS)과 과업 기반 전달함수(TTF)를 측정하였다. 선량을 30% 감량한 120개의 복부 CT를 AV30, AV50, DLIR-L, M, H로 처리하였다. 객관적 및 주관적 분석을 수행하였다. 결과: ). 결론: DLIR은 방사선 선량을 감소시킨 조건에서 향상된 영상 품질과 감소된 잡음을 보였다.

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