ディープニューラルネットワークを通じ低線量のサイノグラムをインプット。そして作成されたアウトプット画像と、Grand Truth（High Dose FBP）を使用して画像ノイズ、低コントラストでの分解能、低コントラスト感知能、ノイズテクスチャー等の、複数のパラメータについて比較する。そして、その相違点を誤差逆伝播法によってネットワークに伝え膨大な数のパラメータの調整を行い、再度トレーニングが行われる。この手順は、アウトプット画像とGrand Truth画像との差分が最小化されるまで繰り返される。

ネットワークは、極めてまれなケースなど今まで出会ったことのないような臨床及びファントムの症例を再構築する必要がある。これによって、ネットワークの能力を限界まで引き上げ信頼性を確実なものとすることができる。