基于深度学习的重建算法对腹部胰腺和门静脉CT图像质量的改善价值

目的探讨深度学习重建算法(DLIR)相对于滤波反投影算法(FBP)和多模型迭代重建算法(ASIR-V)对腹部胰腺和门静脉CT图像质量的改善价值。方法选取行常规腹部CT增强检查的患者36例,所得图像分别采用DLIRL、DLIR-M、DLIR-H、FBP及30%ASIR-V、70%ASIR-V算法重建图像,所得6种重建图像由2位放射科医师采用双盲法对图像噪声、对比度及细微结构进行主观评价。通过分别测量不同重建算法图像的CT值、SD值、SNR和CNR,并进行组间比较,来观察不同重建算法对图像质量的影响。结果 6组图像的SNR、CNR差异均有统计学意义(P<0.05),其中DLIR-H图像的SNR和CNR最高。主观评分之间差异均有统计学意义(P<0.05),两位医师的主观评分一致性良好,Kappa≥0.70,其中DLIR-M的主观评分最高。结论与FBP和ASIR-V重建算法比较,DLIR能够有效降低图像噪声、提高图像质量,因此DLIR算法可用于提升腹部胰腺和门静脉CT图像质量,有较好的临床应用前景。     

肥胖患者80 kV与120 kV不同重建算法CTPA图像质量分析

目的 分析肥胖患者高、低管电压迭代重建(IR)算法与滤波反投影(FBP)算法的CT肺动脉造影(CTPA)图像质量及辐射剂量,探讨低管电压IR算法在肥胖患者CTPA中的可行性.方法 将临床疑似肺栓塞需行CTPA检查的肥胖患者随机分为80 kV或120 kV组,均采用IR及FBP方式对图像进行后处理.测量肺动脉主干、右肺上叶动脉及右肺下叶后基底段动脉的CT值,计算肺动脉平均CT值,采用独立样本t检验分析.结果 高、低管电压组IR亚组的肺动脉CT值与FBP亚组相比,差异无显著性(P>0.05),噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)的差异有统计学意义(P<0.05).80 kV组的肺动脉CT值、噪声、SNR、CNR均明显高于120 kV组,且差异有统计学意义(P<0.05),而辐射剂量均明显低于120 kV组,差异亦有统计学意义(P=0.000).结论 与120 kV联合FBP算法相比,80 kV联合IR算法的CTPA图像质量明显提高,且患者所受辐射剂量明显降低,可用于肥胖患者的CTPA.     

低辐射剂量联合深度学习重建算法在肝转移图像质量和诊断能力中研究

目的 探讨低辐射剂量联合深度学习重建算法(DLIR)在提高肝转移图像质量和诊断能力中的应用价值。方法 前瞻性搜集因临床需要行上腹部CT增强检查的肝转移患者30例,静脉期采用标准辐射剂量扫描联合前置多模型迭代重建算法V(ASiR-V)40%算法行图像重建(对照组),加扫第二静脉期采用50%低辐射剂量扫描并联合DLIR算法三个强度水平[低(L)、中(M)、高(H)]行图像重建(实验组)。对所有图像行客观评价[图像噪声、肝转移病灶的对比噪声比(CNR)、肝脏和门静脉的信噪比(SNR)]及主观评价[总体图像质量和病灶显示能力]。采用单因素方差分析和Kruskal-Wallis H检验比较4组图像的客观和主观评价指标。结果 DLIR-L组的噪声高于ASiR-V40%组(P<0.05),病灶CNR、肝脏和门静脉SNR、总体图像质量和病灶显示能力均低于ASiR-V40%,但两组的肝脏SNR与总体图像质量差异均无统计学意义。DLIR-M组和ASiR-V40%组的噪声、病灶CNR、肝脏和门静脉SNR、总体图像质量与病灶显示能力差异均无统计学意义。与ASiR-V40%组相比,DLIR-H组的噪声减低...     

SAFIRE不同级别迭代重建技术在头颈部CTA低剂量扫描中的应用

目的:探讨头颈部CTA扫描中不同级别原始数据迭代重建技术(SAFIRE)对图像质量的影响,以获得图像质量最佳、噪声(SD)最低的SAFIRE级别,为实现低剂量扫描提供参考。方法:收集行头颈部CTA检查的60例患者,采用新双源128层CT,以及100 kV、自动管电流技术行低剂量扫描,并使用滤波反投影算法(FBP)和SAFIRE(1～5)对原始数据进行重建,得到6组图像动脉的CT值、SD值、SNR、CNR 4个参数,并行统计学分析。由2名影像学诊断医师采用盲法以4分制对图像质量进行主观评价。结果:6组图像动脉平均CT值差异无统计学意义(P 0.05)。与FBP比较,SAFIRE图像SD值降低,且随SAFIRE级别增加,SD值呈逐渐下降趋势(均P0.05)。与FBP比较,SAFIRE图像的SNR及CNR均升高,且随重建级别增加呈线性升高(均P0.05),SAFIRE 3、4的SNR及CNR值差异均无统计学意义(均P 0.05)。6组图像主观评分差异有统计学意义(P0.05),SAFIRE2～4较FBP、SAFIRE 1、5评分高,SAFIRE 3、4重建细腻度、边缘锐利度较好,主观评分最高。结论:头颈部CTA低剂量扫描结合SAFIRE,能有效提高图像质量、降低图像噪声,SAFIRE 3、4重建可获得最佳图像质量,具有潜在的降低辐射剂量的作用。     

不同重建算法对常规剂量CT腹部脏器图像质量的影响

目的 :探讨滤波反投影法(FBP)、自适应统计迭代重建(ASIR)与基于模型迭代重建(MBIR)3种重建算法对常规剂量CT腹部脏器图像质量的影响。方法:收集腹部扫描患者50例,行常规剂量CT腹部扫描,扫描后分别采用FBP、40%ASIR、MBIR重建0.625 mm图像,分别测量肝脏、脾脏、胰腺、双肾及同层面皮下脂肪CT值及标准差(SD)值,计算SNR、对比噪声比(CNR)和40%ASIR、MBIR的SD降低率和SNR、CNR增加率,并对图像进行双盲法主观评分。结果 :FBP、40%ASIR、MBIR 3组图像主观评分之间差异均有统计学意义(均P0.05)。MBIR图像肝脏、脾脏、胰腺、双肾实质的SD值均低于40%ASIR组和FBP组(均P0.05),MBIR图像肝脏、脾脏、胰腺、双肾SNR和CNR均较40%ASIR组和FBP组提高(均P0.05),且SD值、SNR、CNR在3组图像间差异均有统计学意义(均P0.05)。结论:与FBP重建方法相比,40%ASIR和MBIR不仅可有效降低图像噪声,还可提高图像质量,其中MBIR在降低图像噪声及提高图像质量方面效果最佳,有助于临床实现上腹部低辐射剂量CT检查。     

深度学习重建算法改善颅脑低剂量CT图像质量的可行性研究

目的探讨深度学习重建算法(DLIR)较自适应统计迭代重建(ASIR-V)算法在改善颅脑低剂量CT图像质量方面的效果。方法回顾性纳入2021年11月至2022年8月在解放军总医院第二医学中心接受颅脑CT检查的患者, 对所有患者的低剂量CT采用4种不同算法重建:获得30%强度ASIR-V(ASIR-V-30%)图像、低强度DLIR(DLIR-L)图像、中等强度DLIR(DLIR-M)图像和高强度DLIR(DLIR-H)图像。在4组图像的表浅白质、表浅灰质、深部白质和深部灰质内选取感兴趣区并测量其CT值, 计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。由3名神经影像医师按照Likert 5分量表对图像质量进行主观评分。对4组图像的客观、主观评分进行分析, 若总体存在差异, 则进行组内两两比较。结果共纳入109例患者, 男104例、女5例, 年龄65～110岁, 平均(89.16±9.53)岁。颅脑CT低剂量扫描的辐射剂量为(0.93±0.01)mSv, 显著低于常规扫描(2.92±0.01)mSv(t = 56.15, P < 0.05 )。颅脑低剂量CT的4组图像的SNR深部灰质、SN...     

深度学习图像重建算法在肝脏增强CT成像中改善图像质量及辐射剂量的应用价值

目的探讨深度学习图像重建算法(DLIR)对肝脏增强CT延迟期图像质量、辐射剂量的影响。方法选取因可疑肝肿块行腹部增强CT扫描患者70例,随机分为常规剂量组(A组)35例和低剂量组(B组)35例,对A、B两组患者延迟期数据分别进行30.0%迭代重建算法(ASIR-V 30.0%)、中等级DLIR(DLIR-M)、高等级DLIR(DLIR-H)重建,亚组分别命名为A_(AS-30)、A_(DL-M)、A_(DL-H),B_(AS-30)、B_(DL-M)、B_(DL-H)。比较A_(AS-30)、A_(DL-M)、A_(DL-H)算法间,B_(AS-30)、B_(DL-M)、B_(DL-H)算法间,以及A_(AS-30)与B_(DL-M)、B_(DL-H)算法间图像噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)及主观图像质量评分的统计学差异。结果在A组间和B组间,DLIR算法图像噪声、SNR、CNR和主观图像质量评分均优于ASIR-V 30.0%图像(均P<0.01),以DLIR-H图像噪声最低,SNR、主观评分最高。在有效辐射剂量降低81.0%时,BDL-M算法图像噪声、SNR、CNR与AAS-30算法差异无统计学意义(均P>0.05),但主观图像质量评分仍略高于A_(AS-30)算法(3.00±0.41 vs 2.32±0.47,P<0.01),B_(DL-H)算法图像噪声、SNR、CNR和主观图像质量评分均优于A_(AS-30)算法(均P<0.01),且B_(DL-M)、B_(DL-H)算法图像主观评分均能基本满足临床诊断需求(主观评分≥3分)。结论DLIR算法可显著提高肝脏增强CT图像质量,并可在保证临床诊断质量的同时,显著降低扫描辐射剂量。     

应用高级迭低重建改善低剂量冠状动脉CT血管成像图像质量的研究

目的评价不同强度高级迭低重建(advanced modeled iterative reconstruction,ADMIRE)改善低剂量冠状动脉CT血管成像(coronary CT angiography,CCTA)图像质量的效果,筛选最适迭代重建强度。方法对39例疑似冠状动脉粥样硬化患者应用西门子FORCECT行低剂量CCTA,同时采用滤过反投影法(filtered back projection,FBP)和高级迭低重建算法(advanced modeled iterative reconstruction,ADMIRE)(强度1~5)进行图像重建,评价客观及主观图像质量。客观图像质量指标包括平均CT值、图像噪声、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR),主观图像质量评价由两名具有10年以上诊断经验的影像医师对冠状动脉15段分支血管进行双盲评分。结果不同强度ADMIRE及FBP组间比较,感兴趣区的CT值无统计学差异,不同迭代强度各组图像噪声均显著低于FBP组,噪声水平随迭代强度的增高而降低(P0.05)。迭代重建各组的SNR、CNR均显著高于FBP组,SNR与CNR均随迭代强度的增高而增高(P0.05)。ADMIRE 4组主观图像质量评分及可判读性最高(P0.05),其他组评分从高到低依次为ADMIRE 5,3,2,1及FBP。结论:在相同辐射剂量条件下,CCTA成像运用ADMIRE较FBP可明显提高主观及客观图像质量;本实验条件下CCTA扫描推荐的ADMIRE强度为4。(modeled iterative reconstruction,ADMIRE)(强度1~5)进行图像重建,评价客观及主观图像质量。客观图像质量指标包括平均CT值、图像噪声、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR),主观图像质量评价由两名具有10年以上诊断经验的影像医师对冠状动脉15段分支血管进行双盲评分。结果:不同强度ADMIRE及FBP组间比较,感兴趣区的CT值无统计学差异,不同迭代强度各组图像噪声均显著低于FBP组,噪声水平随迭代强度的增高而降低(P0.05)。迭代重建各组的SNR、CNR均显著高于FBP组,SNR与CNR均随迭代强度的增高而增高(P0.05)。ADMIRE 4组主观图像质量评分及可判读性最高(P0.05),其他组评分从高到低依次为ADMIRE 5,3,2,1及FBP。结论在相同辐射剂量条件下,CCTA成像运用ADMIRE较FBP可明显提高主观及客观图像质量;本实验条件下CCTA扫描推荐的ADMIRE强度为4。     

全模型迭代算法改善冠状动脉CT血管成像中斑块图像质量的可行性研究

目的：比较冠状动脉CT血管成像（CCTA）中冠状动脉不同类型斑块在三维自适应迭代重建算法（AIDR 3D）和全模型迭代重建算法（FIRST）下的斑块图像质量，探讨FIRST对斑块图像质量改善的可行性。方法：前瞻性连续收集行CCTA检查的可疑冠心病患者，采用AIDR 3D和FIRST重建CCTA图像。分别测量冠状动脉斑块的CT值和图像噪声（SD），从而获得客观图像质量，包括信噪比（SNR）、对比度噪声比（CNR）。由2名高年资放射医师采用双盲法对图像进行主观评分，并采用配对样本t检验或Wilcoxon秩和检验对客观结果和主观评分结果进行分析。结果：126例患者的243个斑块纳入分析。在客观图像分析中，FIRST组和AIDR 3D组比较，所有斑块及其子类（钙斑、混斑和非钙化斑块）的CT值差异均没有统计学意义（P>0.05）。此外，除非钙化斑块的SNR (P=0.062)差异没有统计学意义外，其他类型斑块的SD、SNR和CNR差异均有统计学意义（P<0.05），表现出FIRST图像的SD、SNR和CNR明显增高。在主观图像质量分析中，FIRST图像评分更高（P<0.05）。...     

深度学习重建算法在低辐射剂量头颈联合CT血管成像中的应用价值

目的 探讨深度学习重建算法(DLIR)与自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)在头颈部CT血管成像(CTA)中检查剂量和成像质量的差异。方法 前瞻性收集因头颈部血管疾病行头颈部CTA检查的患者80例。按照检查的先后顺序分为A组和B组,每组40例。A组采用管电压120 kV,噪声指数11.0,ASiR-V 50%重建;B组采用管电压80 kV,噪声指数9.0,分别采用ASiR-V 50%重建(B1组)和DLIR-H重建(B2组)。采用独立样本t检验比较两组的辐射剂量和图像质量。采用Kruskal-wallis检验和Wilcoxon秩和检验用于比较两种成像方式的辐射剂量和主观、客观图像质量。比较组间强化血管CT值,感兴趣区(ROI)的信号与噪声, 计算信噪比(SNR)和对比信噪比(CNR)。结果 A、B两组有效辐射剂量分别为(0.77±0.08)、(0.45±0.05)mSv,差异有统计学意义(t=21.96,P<0.001)。A、B1、B2 3组图像的主动脉弓、颈动脉起始部、颈动脉分叉层面、大脑中动脉M1段强化血管CT值、SD、SNR、CNR,差异均有统计学意义(F=67.69、68.50、50.52、74.10、63.10、91.22、69.16,P<0.001)。A、B1、B2 3组图像质量主观评分差异有统计学意义(Z=71.06,P<0.05)。结论 DLIR算法能够在进一步降低头颈部CTA检查辐射剂量的同时,明显地减少图像噪声,保证了图像质量,具有良好的临床应用价值。     

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(...     

80kVp、低剂量对比剂结合ASIR重建在肺动脉CTA中的初步研究

目的探讨能谱CT采用80k Vp管电压、低剂量对比剂结合ASIR技术行CT肺动脉成像(CTPA)的可行性。方法 60例临床拟诊为肺动脉栓塞的患者,随机分成2组,每组30例,行CTPA检查。A组管电压为120k Vp,对比剂用量60ml,FBP技术重建。B组管电压为80k Vp,对比剂用量为20ml,50%ASIR技术重建。采用独立样本的t检验比较两组图像肺动脉CT值、图像背景噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)和有效剂量(ED)的差异。采用Mann-Whitney U检验比较两组图像主观评分差异。结果 B组肺动脉CT值、SNR、CNR均高于A组(P<0.05)。B组CTDIvol、DLP、ED均低于A组(P<0.05)。两组图像背景噪声、图像质量主观评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论 80k Vp、低剂量对比剂结合ASIR技术行CTPA检查可获得较好的图像质量,满足临床诊断要求,同时降低人体辐射剂量及对比剂用量。     

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,...     

低辐射剂量下FBP、ASIR和ASIR-V 3种不同重建算法对上腹部CT图像质量的影响

目的:评价低辐射剂量时,滤波反投影(FBP)、自适应统计迭代重建(ASIR)和新一代自适应统计迭代重建(ASIR-V)算法对上腹部CT图像质量的影响。方法:选择25例拟诊胸部病变需行CT检查患者,使用GE Discovery CT 750 HD CT机行胸部低计量扫描。所得图像行FBP、ASIR、ASIR-V后测量肝脏、脾脏、竖脊肌的CT值、背景噪声(SD),计算SNR和CNR,并行相关统计学分析。由2位医师对图像进行主观图像评价。结果:2位医师对图像的主观评价具有很好的一致性。50%ASIR-V组肝脏、脾脏和竖脊肌的SD值均低于40%ASIR和FBP(均P0.05)。50%ASIR-V组肝脏、脾脏和竖脊肌的SNR值和CNR值均高于40%ASIR和FBP(均P0.05)。结论:在腹部低剂量CT扫描中,50%ASIR-V与40%ASIR及FBP方法相比,降低了图像噪声,提高了图像质量。     

对比剂不同注射速率在低剂量CT肺动脉成像中的应用

目的分析对比剂不同注射速率(碘普罗胺300mgI/ml)在低剂量CTPA成像中应用的可行性。方法纳入60例临床疑似肺动脉栓塞拟行CTPA检查的患者,随机数字表法分为A、B、C三组,每组各20例,A组注射速率为5ml/s,对比剂用量35ml,延迟时间采用团注测试法(bolus test);B、C两组注射速率分别为4ml/s、3.5ml/s,对比剂用量25ml,延迟时间采用团注追踪(bolus tracking)技术。三组均采用管电压80kV、固定毫安秒80mAs,iDose43级迭代重建算法重建。分别测量肺动脉主干及分支的CT值并计算其平均值,对三组图像的肺动脉平均CT值、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、主观图像质量评价、有效剂量(ED)等进行比较分析。结果随着注射速率的降低,三组图像肺动脉平均CT值依次降低,但肺动脉CT值均高于300HU,能满足临床诊断需要,且肺动脉平均CT值、SNR、CNR、ED、主观图像质量评价相比差异均无统计学意义(P>0.05)。结论采用3.5ml/s注射速率,25ml的对比剂用量,肺动脉CTPA低剂量成像质量不仅能满足诊断需要,而且降低了碘摄入量和碘流率(iodine delivery rate,IDR),有效地减少对比剂肾病及对比剂外渗风险,值得推广应用。     

迭代模型重建技术在肺动脉“双低”成像中的应用研究

目的：探讨迭代模型重建(IMR)技术在肺动脉低剂量、低对比剂成像中的应用价值。方法对60例临床怀疑肺动脉栓塞(PE)患者行256层螺旋CT肺动脉成像,根据随机表法将患者随机分为实验组、对照组,每组30例。实验组原始数据分别采用滤波反投射(FBP)、IMR技术重建图像(A、B组),对照组原始数据采用 FBP 重建(C 组)。采用5分制方法评价肺动脉主干及其分支的图像质量,测量并计算肺动脉强化值(CT 值)、图像噪声值、图像信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),记录 CT 容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP),计算有效剂量(ED)。比较 A组与 B组,B组与 C组肺动脉 CT值、图像噪声、SNR、CNR 及主观图像质量。结果实验组与对照组体质量指数(BMI)差异无统计学意义(P=0.096)。实验组CTDIvol、ED低于对照组(P<0.001)。A、B组肺动脉CT值差异无统计学意义(P=0.999),B组肺动脉CT值高于C组(P=0.005)。B组图像噪声明显低于A组(P<0.001),B组图像噪声高于C组(P<0.001)。B组 SNR、CNR高于 A组(P<0.001),B、C组 SNR、CNR差异无统计学意义(P=0.831,P=0.958)。B组图像可诊断率、优良率高于 A组(P<0.001),B、C 2组图像优良率差异无统计学意义(P=1.000)。结论肺动脉“双低”成像扫描模式联合更优化的迭代重建技术的应用,能够保证图像质量的同时大幅度降低患者辐射剂量及对比剂应用。     

iDose迭代重建算法对上腹部CT图像质量的影响

目的 比较不同水平的iDose迭代重建算法对上腹部CT增强扫描门静脉期图像质量的影响,获取本组图像质量相对较好的iDose迭代水平.方法 采用256层螺旋CT扫描仪对60例患者行4期上腹部CT增强扫描,对门静脉期的图像采用滤波反投影(FBP)、iDose1、iDose3、iDose5共4种方式的重建,比较不同重建方式下图像客观质量,包括噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),以及主观质量(噪声、锐利度、对比度、伪影、细小结构的清晰度)的差异.结果 4组图像的客观质量差异均有统计学意义(P＜0.05),iDose各组图像的客观噪声均低于FBP组,而SNR、CNR均高于FBP组(P＜0.05),iDose5组的SNR、CNR最高.与FBP组相比,iDose各组图像的主观噪声更低,锐利度、对比度及细小结构清晰度更好(P＜0.05),4组图像的伪影差异无统计学意义(P＞0.05).iDose3水平重建后图像的总体指标最好.结论 常规上腹部CT增强扫描时,应用iDose迭代算法重建后图像的噪声降低,总体质量提高.     

深度学习图像重建算法对图像质量的影响：体模研究

【摘要】目的：基于体模研究探讨深度学习图像重建（DLIR）算法的图像质量是否优于传统的自适应统计迭代重建算法（ASIR-V）。方法：使用GE Revolution Apex CT机对分辨率体模（JIS体模）进行常规剂量（CTDI为11.50mGy;A组）和低剂量（CTDI为4.22mGy;B组）扫描。对A组的原始扫描数据采用常规30%权重ASIR-V进行图像重建,B组采用滤波反投影（FBP）、30%-ASIR-V、60%-ASIR-V、90%-ASIR-V及不同级别的深度学习重建（DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H）算法进行图像重建。在每组重建图像上测量JIS体模试管内各ROI（圆形,大小135mm2）的CT值及其SD（图像噪声）,计算图像的信噪比（SNR）;同时由3位放射科医师对扫描图像的噪声和分辨率（空间分辨率/密度分辨率）两个方面对不同重建算法的图像采用5分法（5分,图像清晰;4分,图像基本清晰;3分,满足临床诊断要求;2分,图像部分勉强辨认;1分,完全不能辨认）进行主观评分。采用单因素方差分析比较不同重建算法图像上测得的CT值、SD及SNR,采用Fleiss Kappa检验比较医师之间主观评分的一致性。结果：B组的CTDI为4.22mGy,较A组（11.50mGy）下降了63.3%。在相同权重迭代算法（30%-ASIR-V）下,低剂量与常规剂量相比图像的SD升高了68.33%,低剂量图像噪声和图像分辨率的主观评分低于常规剂量。在低剂量组中,FBP、30%-ASIR-V、60%-ASIR-V、90%-ASIR-V及DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H重建图像的SD分别为31.33±2.51、25.21±2.47、19.43±1.76、13.76±1.39和21.33±2.09、21.33±2.09、13.84±1.42,与FBP算法相比,不同权重迭代算法和不同级别的DLIR算法均可减低图像噪声（P<0.05）,且随着ASIR-V权重或DLIR级别的升高,SD值越低。图像分辨率主观评分随着ASiR-V权重的升高而降低,但随着DLIR级别的升高而升高。与FBP、30%-ASIR-V、60%-ASIR-V和DLIR-L、DLIR-M算法相比,DLIR-H算法可显著降低图像噪声（P均<0.05）;DLIR-H算法的图像噪声和分辨率的主观评分高于其它算法（P均<0.05）。结论：应用深度学习重建算法能够提高图像质量（噪声和分辨率）,低剂量扫描结合深度学习图像重建算法,能达到常规剂量扫描的图像质量。     

联合应用低管电压和迭代重建进行腹部CT血管成像的研究

目的 探讨低管电压联合迭代重建(IR)在腹部CTA应用中的可行性及价值.方法 选择因怀疑腹部血管性疾病行腹部CTA检查的50例患者,随机分为年龄、体重指数相匹配的A、B两组.A组采用100 kV、IR和滤波反投影(FBP)重建,B组采用120 kV、FBP重建.分别测量A组IR、FBP重建及B组FBP重建的平膈肌下缘水平腹主动脉、左肾动脉开口处和腹主动脉分叉处血管CT值及图像噪声,并计算相应的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR).分析两组的有效辐射剂量(ED)、A组IR与FBP重建及A组IR与B组FBP重建的CT值、图像噪声、SNR、CNR和图像质量是否有统计学差异.结果 A组IR的图像噪声显著低于FBP重建(P＜0.01),SNR和CNR显著高于FBP重建(P＜0.01),CT值及图像质量差异均无统计学意义(P＞0.05).A组IR的CT值、SNR和CNR均显著高于B组FBP重建(P＜0.01),两者的图像噪声和图像质量差异均无统计学意义(P＞0.05);与B组FBP重建相比,A组IR的ED降低40.70％.结论 低管电压IR用于腹部CTA能够提供较高质量图像且辐射剂量降低.     

改善胸部CT增强效果和成像质量的能谱CT研究

【摘要】目的：探讨能谱CT单能量图像对改善胸部CT扫描增强效果和成像质量的应用价值。方法：回顾性收集进行胸部宝石能谱CT扫描、且肺动脉增强效果不佳（70keV单能图像肺动脉主干CT值<200HU）的49例患者的CT图像资料,通过改变单能量图像的keV值,使图像肺动脉主干CT值达到200HU。计算调整前（70keV）和调整keV值后的肺动脉主干CT值、图像信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）;由2名放射科医师以5分法对调整前后的图像质量进行主观评分。采用配对样本t检验比较调整前后的图像肺动脉主干CT值、同层肌肉CT值、SNR和CNR,将调整前后的图像质量主观评分进行Wilcoxon秩和检验。同时将图像按调整前肺动脉主干CT值分为A、B、C、D四组,四组图像调整前后的SNR、CNR分别进行配对样本t检验;采用单因素方差分析,对A、B、C、D四组图像调整后的SNR、CNR进行两两比较。结果：调整前后图像的SNR差异无统计学意义（t=0.539,P>0.05）,而调整后图像CNR（t=-8.961,P=0.000）和主观评分（Z=-3.400,P=0.001）均较调整前有所提高。A、B、C、D四组调整前后SNR均无统计学差异（P均>0.05）,而CNR均具有统计学差异（P均≤0.05）。A组（肺动脉主干CT值<140HU）调整后SNR均低于B组（P=0.014）、C组（P=0.009）、D组（P=0.020）;A组调整后CNR均低于B组（P=0.017）、C组（P=0.004）、D组（P=0.011）;B组、C组、D组间SNR、CNR两两比较均无统计学差异（P均> 0.05）。结论：对于胸部能谱CT扫描增强效果不佳的患者,在一定范围内降低单能量图像的KeV值能够改善增强效果,且能在一定程度上提高成像质量。