Enhancing diagnostic safety with low iodine, low radiation CTPA classification using deep learning
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Pulmonary embolism (PE) is a life-threatening condition for which computed tomography pulmonary angiography (CTPA) is the standard diagnostic modality. However, conventional CTPA protocols require relatively high iodine contrast and radiation doses, raising concerns about renal injury and radiation exposure. In this study, we propose a deep learning-based framework for PE diagnosis under low-iodine and low-radiation CTPA conditions. The proposed two-stage framework integrates image enhancement and classification by jointly leveraging original low-exposure images and their super-resolved counterparts. We further construct and publicly release a low-iodine, low-radiation CTPA dataset developed in collaboration with a clinical institution to support reproducible research in safe imaging. Experimental results demonstrate that the proposed method substantially improves diagnostic performance compared with single-branch baselines, achieving an area under the ROC curve (AUC) of 0.928 while maintaining balanced sensitivity and specificity. These findings suggest that the proposed framework enables accurate and safer PE diagnosis under reduced contrast and radiation exposure, offering a practical solution for improving diagnostic safety in clinical CTPA imaging.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhancing diagnostic safety with low iodine, low radiation CTPA classification using deep learning
- Date Crossref
- 04/02/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
The School of Computer Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Beijing Hospital Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
University of Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College et The School of Computer Science and Technology, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.