深度学习重建用于儿童头颅CT图像

目的 观察深度学习重建(DLR)用于儿童头颅CT图像的价值。方法 回顾性分析61例患儿头颅CT资料,分别采用多模型自适应性迭代重建(ASIR-V)0%、ASIR-V20%、ASIR-V40%、ASIR-V60%、ASIR-V80%、ASIR-V100%、DLR-low(L)、DLR-middle(M)及DLR-high(H),层厚和层间距均为1.25 mm进行重建;计算各组重建图像的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、图像噪声及降噪率(NRR),并以5分法评估图像质量,评估DLR的价值。结果 随ASIR-V和DLR级别增高,小脑半球、小脑中脚、额叶白质、背侧丘脑、半卵圆中心和顶叶皮层SNR,以及颅后窝、基底核和半卵圆中心层面CNR均基本呈升高趋势,幕上和幕下图像噪声则基本呈降低趋势。DLR-H图像中,幕上及幕下NRR(0.62±0.04、0.61±0.04)均高于ASIR-V100%(0.59±0.04、0.59±0.05),差异均有统计学意义(t=4.436、4.368,P均＜0.001)。随重建级别增高,ASIR-V图像主观评分基本呈先升后降改变,以ASIR-V60%评分最高;DLR图像主观评分基本呈升高趋势,以DLR-H评分最高,且DLR-M和DLR-H图像评分均高于ASIR-V全部级别图像(P均＜0.05)。结论 DLR可在降低辐射剂量的同时有效提高儿童头颅CT图像质量。     

儿童颅骨筋膜炎的CT诊断及误诊分析

目的:总结儿童颅骨筋膜炎的临床及CT表现并分析误诊原因，提高对该病的诊断符合率。方法:回顾性分析2016年1月至2021年9月我院经手术病理证实的11例颅骨筋膜炎患者的临床及CT资料。结果:11例患儿中男4例，女7例，年龄5～107个月，平均年龄48.5个月。临床表现：无痛性肿块9例，2例肿块有压痛；肿块短期内明显增大2例，逐渐增大5例，无增大4例；病变单发9例，多发2例，多位于额顶枕部。CT表现分为两种：(1)6例表现为膨胀性溶骨性骨质破坏并软组织肿块，其中5例穿破颅板累及硬脑膜，4例可见残留骨片；(2)5例表现为头皮肿块并颅骨外板轻度侵蚀或受压。11例患儿的病变最大径为12～43 mm,软组织肿块CT平扫多呈等密度，边界清，增强可呈轻度至明显强化。11例CT均未诊断为颅骨筋膜炎，其中7例误诊为朗格汉斯细胞组织细胞增生症。结论:颅骨筋膜炎是一种罕见的累及头皮及颅骨的良性增生性病变，影像误诊率高，综合分析临床特点及影像征象，可提高诊断符合率。