CCTA技术对冠状动脉狭窄及其钙化斑块的评估

冠状动脉CT血管成像（CCTA）是一种可无创检测冠状动脉粥样硬化性疾病的成像手段,已成为临床筛查及诊断冠心病的首要检查方法。但对于钙化严重的冠状动脉节段,CCTA的特异性及阳性预测值偏低,可导致病人过度治疗,因此限制了CCTA的临床应用。综述钙化斑块伪影对CCTA的影响,并就CCTA对冠状动脉狭窄准确评估的相关技术进展进行分析,以利于临床诊断中提高CCTA对冠状动脉狭窄率的评估。     

探讨70 kV联合深度学习重建算法对大体重患者CCTA图像质量的影响

目的：探讨70 kV联合深度学习重建算法（DLIR）对大体重患者冠状动脉CT血管成像（CCTA）图像质量的影响。方法：纳入2021年9月—2022年1月在我院采用Revolution Apex CT行低管电压（70 kV）行CCTA检查的患者96例,根据患者体重指数（BMI）平均分为2组,即标准体重组与大体重组。标准体重组图像采用基于多模型的自适应统计迭代重建-Veo (ASiR-V40%),大体重组图像分别进行ASiR-V40%及低、中、高三档深度学习图像重建（DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H）,对两组图像的冠状动脉主要节段进行主观评分,记录两组图像主动脉根部、各冠状动脉近段[包括右冠状动脉（RCA）、左主干（LMA）、左前降支（LAD）、左回旋支（LCX）]及竖脊肌的CT值及SD值以及有效辐射剂量,分析比较两组组内及组间不同重建算法的差异。结果：低管电压（70 kV） CCTA检查条件下,大体重组中DLIR重建图像噪声均低于常规临床检查的ASiR-V40%重建图像,信噪比（SNR）及对比噪声比（CNR）均高于ASiR-V40%重建图像,随着DLIR重建算法的降噪级别的递增,...     

基于运动校正算法的自然心率冠状动脉CTA的可行性研究

目的 与标准算法单扇区(SSEG)重建和双扇区(SSB2)重建比较,评价运动校正算法(SSF)在自然心率下对冠状动脉CTA运动伪影校正的价值.方法 连续搜集行64排螺旋CT冠状动脉CTA的患者104例,回顾性重建R-R间期20％～90％期相,间隔5％.分别选择冠状动脉三大主要分支显示最佳的时相,行SSEG、SSB2、SSF重建.根据扫描时平均心率划分为三组:A组(＜ 65次/min),37例;B组(65～80次/min),40例;C组(＞80次/min),27例.比较各组内SSEG、SSB2和SSF重建在冠状动脉分支水平的图像质量评分、可诊断率及优良率.结果 A、B、C三组SSF重建的图像质量评分均大于SSB2和SSEG重建(P＜0.05);A组SSEG、SSB2与SSF重建的可诊断率均为100％:B组SSEG、SSB2与SSF重建的可诊断率分别为90.8％、94.2％、100％,SSF重建大于SSB2和SSEG重建(P＜0.05);C组SSEG、SSB2与SSF重建的可诊断率分别为66.7％、95.1％、96.3％,SSF和SSB2重建大于SSEG重建.A、B、C三组SSF重建的优良率均大于SSEG和SSB2重建(P＜0.05).各组中,右冠状动脉、左冠状动脉前降支和左冠状动脉回旋支使用SSF重建的图像质量评分均大于SSB2和SSEG重建(P＜0.05).结论 自然心率下,SSF重建可取代SSB2重建校正冠状动脉CT血管成像运动伪影,改善图像质量.     

人工智能技术应用于冠状动脉CTA图像后处理的可行性

目的:通过与人工后处理法比较,探讨在冠状动脉CT血管成像后处理过程中人工智能(AI)技术的应用价值.方法:回顾性分析2020年4-6月在本院行冠状动脉CTA检查且符合纳入标准的107例患者的临床和影像资料.通过与人工法图像后处理进行比较,评价A I法后处理的工作效率、VR图像质量评分、冠脉血管节段(分为18段)显示率、...     

探讨深度学习重建算法对CTPA图像质量的影响

目的：对比滤波反投影重建算法(FBP)及常规迭代重建算法(ASiR-V),研究深度学习重建(DLIR)算法对肺动脉CT血管成像(CTPA)图像质量的影响。方法：在GE APEX CT上收集进行CTPA检查的患者30例,分别采用5种重建方式(FBP,常规临床参数的ASiR-V40%,DLIR-L/M/H)重建。分别测量肺动脉主干、左右肺动脉干、肺动脉主干层面椎旁肌肉的CT值、噪声(SD),计算其信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR),并进行客观评价。由2名高年资医师对所有图像进行评分。结果：5组图像在肺动脉主干、左、右肺动脉干的CT值差异均没有统计学意义(P>0.05);但5组图像的SD、CNR、SNR值差异均有统计学意义(P<0.01)。DLIR的图像质量要显著优于ASiR-V,随着DLIR强度升高,SD值降低,SNR值升高。每名医师组内及2名医师组间的主观评分一致性均高,组内相关系数(ICC)值分别为0.838、0.879、0.843,5组图像主观评分差异均有统计学意义(P<0.01)。图像质量趋势为DLIR-H>DLIR-M>DLIR-L>AS...     

刀锋伪影校正技术在头部运动伪影纠正的应用

目的:探讨刀锋伪影校正(BLADE)技术在MRI头部运动伪影纠正方面的应用价值.方法:15例健康志愿者行常规头颅MRI检查,后行BLADE序列扫描(轴位T_2WI、矢状位T_1WI、轴位T_1WI),其中10例在每次扫描启动后20s、40s、60s作左右30°的转动各一次,每次在2s内完成.另外5名志愿者在扫描启动20s、40s、60s分别作左右60°运动,2s内完成.这5名志愿者在扫描结束后再模拟不配合患者在扫描启动后后作持续的任意运动.35例常规头部MRI检查出现头部运动伪影患者,行BLADE序列扫描(轴位T_2WI、矢状位T_1WI、轴位T_1WI),对比常规扫描序列并评价BLADE技术对头部运动伪影纠正的作用.判断标准:以显示基底节区结构的清晰程度,行0～3级评分法.结果:设计为30c转动的10例健康志愿者.常规序列扫描.头部运动伪影均为2级及以上,影响诊断,占100%,采用BLADE技术后,头部运动伪影均降为2级以下,符合诊断要求,占100%,两者比较有显著差异(P<0.01).设计为60°转动和持续运动的5例健康志愿者,常规序列扫描.头部运动伪影均为2级及以上,影响诊断,占100%,采用BLADE技术后,头部运动伪影降为2级以下者占70%和80%,两者比较有显著差异(P<0.01).35例头部运动伪影中,2级及以上影响诊断的病例共26例,占74.3%.采用BLADE技术后,符合诊断的2级以下病例共32例,占91.4%,两者比较有显著差异(P<0.01).结论:BLADE技术对常规头颅扫描中产生的运动伪影有明显的校正作用,可广泛用于不配合病人和儿童等易产生头部运动伪影的病人检查,提供清晰图像.     

评价深度学习重建算法对冠状动脉CT血管成像图像质量的应用价值

目的 探讨深度学习图像重建算法(DLIR)对冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像质量的应用价值.方法 前瞻性选取疑似冠心病行CCTA检查的患者23例,采用自适应统计迭代重建(ASiR-V)为50％[标准(SD)和高清(HD)]进行图像重建,再对原始图像采用DLIR分级处理,共4组重建算法图像:ASiR-V 50％SD(...     

AI在CCTA诊断冠状动脉狭窄中的准确性及应用价值

目的:探讨人工智能(AI)在冠状动脉CT血管成像(CCTA)中诊断冠状动脉狭窄的准确性及应用价值。方法:收集2019年4月至10月110例同时行CCTA及有创冠状动脉造影(ICA)病人的影像资料,110例共1484段血管纳入评价范围。狭窄程度分为无狭窄、轻度狭容(<50%)、中度狭(50%~70%)重度狭窄(>70%).AI软件自动对CCTA图像进行重建及计算分析。以ICA结果为金标准,计算AI在CCTA中诊断冠状动脉狭容的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值。对AI与ICA结果进行Kappa值一致性检验。结果:①AI检出冠状动脉狭窄的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为92.97%.97.91%,88.53%,96.36%,准确性为93.60%,AI与ICA检出冠状动脉狭窄一致性好(Kappa值0.86).②AI诊断冠状动脉狭窄程度准确性为66.13%,与ICA一致性一般(Kappa值0.58)。诊断轻度狭窄准确性较高,诊断中重度狭窄特异度较高。结论:AI在CCTA中对冠状动脉狭窄节段的检出及诊断轻度狭窄具有较高准确性,诊断中重度狭窄特异度较高,可作为医师辅助诊断手段.     

深度学习图像重建算法在提高CCTA图像质量中的临床价值研究

目的 对比常规迭代重建算法,评价深度学习图像重建(DLIR)算法(TrueFidelityTM)在提高冠状动脉CT血管造影(CCTA)图像质量中的临床应用价值.方法 回顾性纳入40例接受相同扫描条件CCTA检查的患者.用ASiR-V 0％、ASiR-V 50％、ASiR-V 80％和DLIR两个水平(中[M]和高[H]...     

CT图像部分重建对消除运动伪影的作用

伪影是CT图像中有碍于诊断准确性的主要因素之一,尤其在动态CT中,伪影常成为既影响诊断,又无法补求的问题。利用CT 扫描机部分重建(partialreconstruction)功能,亦即亚重建功能(subreconstruc-tion),能有效地消除运动伪影对CT 图像的干扰,起到净化图像的作用。     

基于12和16 bit CT图像的金属伪影校正对放疗剂量分布的影响

目的 利用金属伪影去除技术去除基于12 bit和16 bit CT图像中金属植入物伪影,分析其对图像CT值分布和放疗剂量分布的影响。方法 将金属棒插入模体中,CT扫描得到12和16 bit原始CT图像,运用归一化伪影去除法（NMAR）分别对所得到的原始CT图像进行去伪影处理,得到NMAR修正后图像。临床中选取人工股骨头患者CT图像,对其进行同样处理。比较分析各图像伪影去除前后CT值分布。在放疗计划系统中,基于各图像设计放射治疗计划,计算剂量分布,比较分析各图像的剂量分布差异。结果 12 bit图像中金属CT值为3 071 HU,远小于金属实际CT值11 080 HU;16 bit图像中金属CT值为11 098 HU,与实际值很接近。原始CT图像在金属周围含有大量伪影,CT值与参考图像CT值偏差很大;NMAR校正后图像伪影显著减少,CT值与参考图像较接近。NMAR修正后16 bit图像的剂量分布与参考图像最接近,中心轴上最大剂量偏差为1.8%;12 bit图像与参考图像在金属后方剂量差异很大,最大剂量偏差为81.6%。射线穿过原始图像伪影区域后导致剂量分布与参考图像有明显差异,引起最大剂量偏差达21.6%。结论 含有金属植入物时,基于16 bit图像进行NMAR伪影校正可以得到准确的CT值分布,从而得到准确的剂量分布。     

骨折金属固定术后能谱CT图像质量的初步研究

目的:探讨骨折金属固定术后能谱CT成像的图像质量。方法:对45例骨折金属固定术后复查的患者行能谱CT扫描(GSI)。用能谱分析软件(GSI Viewer)进行分析,所得数据进行120keV单能谱+MARS技术重建图像,后处理包括多平面重建技术(MPR)、容积显示(VR)和最大密度投影(MIP),对图像质量进行评价。结果:MPR、VR、MIP 3种重建技术所得图像质量均可满足影像学评价,图像质量为优良者平均达86.3%。基本无图像伪影占84.6%。结论:能谱CT扫描技术能够有效去除金属伪影和射线束硬化伪影,清晰显示骨折金属固定术后的细微结构,图像质量较高。     

人工智能结构化报告评价冠状动脉狭窄的应用研究

目的 探讨人工智能(AI)结构化报告与医生诊断评价冠状动脉狭窄程度的对比差异.方法 回顾性分析疑似冠状动脉病变患者50例,所有患者均接受冠状动脉CT血管成像(CCTA)检查和冠状动脉造影(CAG)检查,检查结果分为医生组和AI组,以CAG为金标准,采用组内相关系数(ICC)和Bland-Altman分析评价2种检查方法...     

基于人工智能的冠状动脉CT血管成像检测阻塞性冠状动脉狭窄效能的研究

目的 以有创冠状动脉造影（ICA）为参考标准,探讨人工智能(AI)辅助的冠状动脉CT血管成像（CCTA）诊断阻塞性冠状动脉狭窄的效能。 方法 回顾性收集行CCTA检查并于3个月内行ICA检查的50例疑患冠状动脉疾病（CAD）的病人,男34例,女16例,平均年龄（61.8±8.5）岁。AI软件、不同年资医师（低/中/高年资）及AI+不同年资医师分别对入组病人CCTA影像进行后处理并解读。将ICA和CCTA上冠状动脉管腔狭窄≥50%定义为阻塞性冠状动脉狭窄。采用Agatston积分法测量病人的钙化积分值,并将病人分为低钙化组（钙化积分<100）和高钙化组（钙化积分≥100）。采用独立样本t检验对AI、医师及AI+医师的图像后处理和解读时间进行两两比较。以ICA为参考标准,分析AI在不同研究水平和高/低钙化组的诊断价值,并比较AI、不同年资医师和AI+不同年资医师的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确度及受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）。采用Pearson卡方检验或Fisher精确概率检验比较组间差异,采用DeLong检验比较AUC。 结果 50例病人共分析195支血管424个节段。AI和AI+医师的平均后处理和解读时间均低于单独医师诊断的时间（均P<0.05）,AI的时间较低/中/高年资医师分别减少了80%、76.8%和75%;AI+低/中/高年资医师较单独医师分别减少了67%、64%、57.9%。在病人、血管及节段水平,AI诊断阻塞性冠状动脉狭窄的敏感度分别为93.7%、83.1%、67.7%,特异度为50.0%、89.0%、91.0%,准确度为92%、86.7%、85.6%,阳性预测值为97.8%、83.1%、69.8%,阴性预测值为25%、89.0%、90.2%,AUC为0.87、0.89、0.83;在血管及节段水平,AI对低钙化组的特异度高于高钙化组（均P<0.05）。在血管水平,AI诊断的AUC值均低于中/高年资医师（均P<0.05）;其余研究水平,AI与其他不同年资医师诊断的AUC值差异均无统计学意义（均P>0.05）。3种研究水平下,AI+低/中/高年资医师诊断的AUC值与单独不同年资医师诊断的AUC值差异均无统计学意义（均P>0.05）。 结论 AI辅助的CCTA诊断阻塞性冠状动脉狭窄具有较好的诊断效能,且明显缩短后处理时间,可能成为临床医师诊断阻塞性冠状动脉狭窄的有效辅助工具。     

BLADE技术消除磁共振成像运动伪影的临床应用

目的:探讨刀锋伪影校正(BLADE)技术在消除MRI运动伪影方面的临床应用价值.方法:177例(头部74例、脊柱68例、腹部35例)常规MRI检查出现运动伪影的患者,改行BLADE技术MRI扫描,对比常规序列扫描来评价BLADE技术对运动伪影消除的作用.以显示内囊结构、脑脊液、肝中静脉或下腔静脉的清晰程度,将图像质量分为4级.结果:177例中,行常规MRI扫描,图像质量为Ⅱ级以上影响诊断的病例共92例(52%),其中头部39例、脊柱29例、腹部24例.采用BLADE技术扫描后,Ⅱ级以上影响诊断的病例共20例(11.3%),两者比较差异有极显著性意义(χ2＝7.12,P《0.01).结论:BLADE技术对消除常规MRI扫描出现的运动伪影有显著作用,可广泛应用于头部、脊柱、腹部等部位常规MRI时运动伪影的校正,尤其适用于小儿或不配合患者,可提供更清晰的MRI图像.     

CT噪声和伪影对成像质量的影响及控制

ＣＴ噪声和伪影对成像质量的影响及控制赵勇李品江ＣＴ噪声和伪影是评价其成像质量的两项重要指标，如何降低影像噪声及减少伪影也是ＣＴ质量控制技术的重要内容，笔者拟结合有关资料及实践的体会对此作一初步的探讨。设备及方法使用的设备为ＳｏｍａｔｏｍＣＲ型全身ＣＴ...     

人工智能冠状动脉CT血管成像在冠心病诊断中的应用

【摘要】目的：探讨人工智能（artificial intelligence,AI）冠状动脉CT血管成像（CCTA）在冠心病诊断中的应用价值。方法：选取本院2018年3-8月,临床疑诊为冠心病的患者50例,对所有患者常规行CCTA扫描,对上传至后处理Sigovia工作站的图像分别由两位高年资医生进行手动冠状动脉分析软件的图像处理、完成报告和由冠心病智能辅助诊断工作站的自动识别图像中的血管和病变并生成报告。评价AI在冠心病中的诊断价值。结果：冠心病诊断中,与常规高年资医生相比,AI对冠心病诊断的阳性预测值为80%,阴性预测值为70%,敏感度为80%,特异度为70%。AI对冠脉病变定位识别的敏感度和特异度分别为73.91%,82.69%。AI对冠脉病变斑块性质识别的敏感度和特异度分别为54.35%,81.73%。在冠脉病变管腔狭窄程度的诊断中,AI和高年资医生对冠脉狭窄的总检出率分别为30.67%、32%,差异无统计学意义（P＞0.05）,AI对冠脉病变管腔狭窄程度识别的敏感度和特异度分别为60.87%,80.77%。结论：与高年资医生相比,AI辅助CCTA对冠心病的诊断具有一定的价值。     

BLADE技术在消除MRI膝关节运动伪影方面的应用

目的 探讨刀锋伪影校正(BLADE)技术在消除MRI膝关节运动伪影的应用价值.方法 32例膝关节常规MRI检查中出现运动伪影的患者,改用BLADE技术扫描(PD矢状位、T2矢状位),以是否能够清晰显示膝关节结构、半月板及交叉韧带为标准,与常规序列对比评估BLADE技术对消除膝关节运动伪影的应用价值.结果 膝关节常规序列扫描中出现运动伪影,改用BLADE技术扫描后,图像运动伪影消除,图像质量明显改善.结论 BLADE技术对膝关节常规扫描中产生的运动伪影有明显的校正作用,可广泛用于产生运动伪影的膝关节MRI检查中.     

冠状动脉CT血管成像和运动平板试验对冠心病患者的诊断比较

目的:评价冠状动脉CT血管成像(CCTA)和运动平板试验(TET)对冠心病的诊断价值。方法:以常规冠状动脉造影(CAG)为诊断冠心病(冠脉狭窄≥50%)的"金标准",对同期先后行TET、CCTA和CAG 3种检查的75例疑似冠心病患者进行回顾性分析,将其TET和CCTA的结果与CAG进行比较。结果:TET和CCTA诊断冠心病的敏感度分别为45.2%和90.5%,特异度为69.7%和93.9%,阳性预测值为65.5%和95.0%,阴性预测值为50.0%和88.6%,准确率为56.0%和92.0%,P<0.01。在冠状动脉血管水平CCTA对右冠状动脉、左主干、前降支、回旋支狭窄诊断的准确率分别为86.7%、100.0%、88.0%和76.0%。冠心病患者中TET诊断阳性率与病变血管支数呈正相关(r=0.440,P=0.004);冠心病患者TET诊断结果阳性与阴性仅与血管狭窄程度≥75%狭窄的节段数目有统计学差异(P=0.016)。结论:CCTA诊断冠心病较TET有更高的诊断准确性和较低的诊断假阳性和假阴性,对有症状的疑诊冠心病患者CCTA的诊断具有更重要作用。