A method, apparatus, and system for deep learning-based image reconstruction are disclosed herein. At least one computer-readable storage medium, when executed, causes a plurality of two-dimensional (2D) tomosynthesis projection images of an organ to, when executed, an at least one processor, and an x-ray emitter to multiple orientations relative to the organ. And rotating the projection images of each of the plurality of 2D tomosynthesis projection images by radiating a first level of X-ray energy input from the emitter, the plurality of 2D tomosynthesis projection images of the organ being acquired. Reconstructing a three-dimensional (3D) volume, acquiring an X-ray image of the organ with a second level of X-ray energy input, and a synthetic 2D image generation algorithm from the reconstructed 3D volume. , Generating instructions based on a similarity index between the synthetic 2D image and the X-ray image and developing a model instantiating the synthetic 2D image generating algorithm. [Selection diagram] Fig. 11【課題】深層学習ベースの画像再構成のための方法、装置、およびシステムが、本明細書に開示される。【解決手段】典型的な少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体が、実行時に、少なくとも１つのプロセッサに、器官の複数の二次元（２Ｄ）トモシンセシス投影画像を、Ｘ線エミッタを前記器官に対する複数の向きへと回転させ、前記複数の２Ｄトモシンセシス投影画像の各々の投影画像について前記エミッタから第１のレベルのＸ線エネルギ投入を放射することによって取得するステップと、前記複数の２Ｄトモシンセシス投影画像から前記器官の三次元（３Ｄ）ボリュームを再構成するステップと、第２のレベルのＸ線エネルギ投入で前記器官のＸ線画像を取得するステップと、合成２Ｄ画像生成アルゴリズムを、前記再構成された３Ｄボリュームから、前記合成２Ｄ画像と前記Ｘ線画像との間の類似度指標に基づいて生成するステップと、前記合成２Ｄ画像生成アルゴリズムをインスタンス化するモデルを展開するステップとを少なくとも実行させる命令を含む。【選択図】図１１
