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(...     

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...     

不同前置和后置自适应统计迭代重建算法权重在冠状动脉CT血管成像中的研究

目的 探讨不同前置和后置自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)水平在冠状动脉CT血管成像(CCTA)中图像质量和辐射剂量的比较研究.方法 前瞻性将150例行CCTA检查患者随机分为A、B、C、D、E 5组并采用前置40％、50％、60％、70％、80％ASiR-V权重和后置70％ASiR-V权重进行扫描,计算所有图像的...     

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...     

比较双低扫描深度学习重组、能谱成像单能量重组CTPA图像质量、辐射剂量

目的 比较双低扫描(低千伏、低剂量对比剂)深度学习重组(DLIR)与能谱成像单能量重组CT肺动脉造影(CTPA)的图像质量、辐射剂量。方法 回顾性分析2021年9月至2022年3月本院行CTPA检查的患者资料。根据扫描方式将患者随机分为DLIR组[管电压80 kV,DLIR高档(DL-H)算法重组]、能谱组(80/140 kV瞬切能谱扫描模式，50%ASIR-V算法重组),并固定两组扫描模式的噪声指数以及对比剂剂量一致。两组对比剂(碘海醇350 mgI/ml)注射剂量均为20 ml,注射流率4.5 ml/s。利用能谱分析软件分别重组40 keV、50 keV、60 keV、70 keV四组单能量图像，比较各组单能量图像质量，获得能谱成像最佳单能量序列。比较DLIR、能谱最佳单能量成像肺动脉及其主要分支CT值、图像噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)以及图像质量主观评分、诊断信心。分别记录CT容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)、有效辐射剂量(ED)等。结果 共纳入60例患者，DLIR组、能谱组各30例。40 keV、50 keV、60 keV、70 keV四组...     

深度学习重建算法在腹部CT成像中应用的体模研究

目的 探讨不同辐射剂量下深度学习图像重建算法（DLIR）相对于常规迭代重建算法（ASIR-V）对腹部体模CT图像质量的改善价值。方法 根据管电压设置100 kV组与120 kV组,每组按照容积剂量指数（CTDI_vol）不同（2、4、6、8、10、15 mGy）分为6组进行常规扫描,获得基于滤波反投影（FBP）算法的CT图像,并使用不同权重迭代重建算法（ASIR-V 50%、80%、100%）及不同等级深度学习重建算法（DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H）进行图像重建,共获得84组图像。对比分析不同重建方式下各CTDI_vol组图像各部位CT值、噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）及主观评分的变化规律。图像质量主观评分比较采用Kruskal-Wallis H检验,客观指标和辐射剂量比较采用单因素方差分析及配对样本t检验。结果 同一管电压下,各CTDI_vol组不同重建条件下各部位的噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义（F=415.39、315.30,P<0.001）,且ASIR-V 50%与DLIR-L图像的噪声、SNR、CNR差异无统计学意义（P>0.05）;主观评分之间差异均有统计学意义（100 kV组：H=13.47,P=0.036;120 kV组：H=12.99,P=0.043）,且两名医师的主观评分一致性较高（Kappa>0.70）,其中DLIR-H图像质量评分最高,DLIR-M与ASIR-V 50%图像质量主观评分基本一致;100 kV组图像质量主观评分整体较120 kV略高。以CTDI_vol为15 mGy组ASIR-V 50%图像作为参照,在满足诊断需求的前提下,低中高等级的DLIR可以分别降低辐射剂量超过30%、70%、85%。结论 DLIR算法不仅能够显著降低图像噪声、提高图像质量,而且可以在满足诊断需求的前提下有效降低辐射剂量;推荐临床应用100 kV结合中、高等级DLIR行腹部低剂量CT扫描。     

深度学习重建算法结合低管电压技术提高常规腹部增强CT图像小血管显示水平的价值

目的评价深度学习重建(DLIR)算法结合低管电压技术相对于自适应统计迭代重建(ASiR-V)算法对腹部增强CT动脉晚期图像中微小动脉的显示情况。方法前瞻性收集2021年12月至2022年1月就诊于北京大学人民医院需排查腹部疾病并接受腹盆腔增强CT扫描的患者。根据CT扫描不同管电压以简单随机法将患者分为80 kV低管电压(LV)组和120 kV高管电压(HV)组。根据不同重建算法, 每组再进一步分为DLIR-H(D)和ASiR-V 50%(A)2个亚组。对患者进行CT增强扫描时均采用自动管电流调节技术, 噪声指数统一设置为9。对重建层厚为0.625 mm的动脉晚期图像进行主观评价和客观指标评价, 并记录动脉晚期扫描的辐射剂量。结果共纳入168例患者, 其中男76例, 女92例, 年龄18～85(53±15)岁, 体质指数(24±3)kg/m2;LV组91例、HV组77例。LV组主动脉和肝总动脉CT值明显高于HV组(t=-14.20, P<0.001;t=-0.95, P<0.001)。管电压相同时, D亚组动脉晚期图像噪声明显低于A亚组, 肝脏、主动脉、肝总动脉信噪比(SNR...     

正常体质量指数患者低管电压条件下行CT冠状动脉成像的研究

目的 评估正常体质量指数(BMI)患者在80 kV管电压条件下行冠状动脉CT血管成像(CCTA)的图像质量,探讨降低辐射剂量的可行性.方法 将60例在本院疑诊冠状动脉疾病且BMI在18.6~25 kg/m2的患者行CCTA检查,随机分为A、B组,2组均采用Flash spiral螺旋心脏模式扫描.A组(n=30)采用100 kV及滤波反投影重建(FBP)算法,B组(n=30)采用80 kV及自适应迭代重建(IR)算法.测量主动脉根部、右冠状动脉(RCA)、左冠状动脉前降支(LAD)及左冠状动脉回旋支(LCX)CT值及噪声,计算信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR).采用3分法对所有图像进行主观质量评分.记录CT剂量指数CTDIovl,并进行有效辐射剂量(ED)计算.结果 A组平均ED为0.8 mSv,B组平均ED为0.41 mSv,2组之间差异有统计学意义.本研究中图像噪声A组(28±6) HU,B组(46±9) HU,差异有统计学意义;升主动脉根部、RCA、LAD、LCX的CT值80 kV下显著升高,差异有统计学意义.RCA-SNR、LAD-SNR、RCA-CNR 2组比较无统计学差异;LCX-SNR、LAD-CNR、LCX-CNR 2组比较有统计学差异.2组之间可用于诊断的冠状动脉节段数无统计学差异.结论 对于正常BMI的患者,采用80 kV管电压行双源Flash spiral CCTA可满足冠状动脉疾病诊断要求,并能够明显降低辐射剂量.     

双源CT超低管电压、低对比剂流率及容量冠状动脉CTA研究

目的探讨双源CT超低管电压、低对比剂流率及容量扫描方案行冠状动脉CT血管成像(coronary CT angiography, CCTA)的可行性。方法收集本院130例行CCTA检查的患者,体质量指数(BMI)≤25kg/m~2,分为2组,每组各65例。A组(实验组)扫描方案:固定管电压70kV,参考管电流500mAs;对比剂注射速率及容量分别为4.0ml/s、0.8ml/kg;B组(对照组)扫描方案:参考管电压120kV,参考管电流320mAs,对比剂注射速率及容量分别为5.0ml/s、1.0ml/kg。所有受检者均采用第二代双源CT进行扫描。测量右冠状动脉(RCA)开口、左冠状动脉主干(LM)开口、左冠状动脉前降支(LAD)近段、左冠状动脉回旋支(LCX)近段管腔内的CT值及图像噪声,并测量同层面胸壁下脂肪组织CT值及图像噪声,计算图像信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR);记录两组受检者的容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP),计算有效辐射剂量(ED);比较两组受检者的年龄、性别、BMI、扫描时心率、实际管电流、图像质量及辐射剂量。结果两组受检者年龄、性别、BMI、扫描时心率及实际管电流无统计学差异;两组图像质量评分无统计学差异(P0.05)。A、B两组图像CT值、图像噪声、SNR及CNR均不具有统计学差异(P0.05)。A组有效辐射计量(0.69±0.25)mSv明显低于B组(2.42±1.18)mSv,且差异具有统计学意义(P0.05)。结论对于BMI≤25kg/m~2的受检者,70kV管电压结合双源CT前瞻性心电门控及迭代重建算法行CCTA检查,能够在得到满足临床诊断要求的图像质量的同时明显降低有效辐射剂量(ED1mSv),同时能降低对比剂流率和对比剂注射容量。     

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。     

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。     

100kVp条件下碘克沙醇(270mgI/mL)应用于冠状动脉CTA检查的可行性研究

目的：探讨100kVp条件下碘克沙醇（270mgI／mL）应用于冠状动脉CTA（CCTA）检查的可行性,比较不同比例自适应统计迭代重建（AsiR）的图像质量。方法：前瞻性收集临床疑诊冠状动脉病变、身体质量指数（BMI）20～25kg／m。的患者资料。所有患者行64排cCTA检查,采用前瞻性心电触发扫描模式,管电压100kVp,管电流600mA。使用对比剂碘克沙醇（270mgI／mL）,共60mL。采用滤波反投影（FBP）算法及30％～40％、60％、80％、100％ASiR算法对原始数据进行重建,每位患者得到5组重建图像。由1名有经验的影像科医师分别对5组冠状动脉图像进行主观评分,并行统计学分析。测量冠状动脉各节段CT值和图像噪声,计算5组图像的信噪声比（SNR）和对比噪声比（cNR）,并行统计学分析。结果：共45例受试者入组。冠状动脉各节段图像符合诊断要求的比例为95．6％（172／180）。60％和80％ASiR图像质量评分均高于100％ASiR,差异具有统计学意义（P〈0．05）,其余FBP及ASiR图像质量评分之间差异均无统计学意义（P〉0．05）。所有冠脉节段平均cT值均〉300HU。ASiR重建的图像噪声低于FBP重建,且AsiR重建比例越高,噪声越低。ASiR重建图像中血管的SNR和CNR均显著高于FBP重建者（P〈0．001）,且ASiR重建比例越高,SNR和CNR越高。结论：100kVp条件下碘克沙醇（270mgI／mL）应用于CCTA检查可以满足临床诊断需要,迭代重建能够提高图像质量,本组条件下推荐使用30％～40％ASiR进行重建。     

冠状动脉CT成像不同管电压对外周血淋巴细胞DNA双链断裂影响的研究

【摘要】目的：利用流式细胞仪评价冠状动脉CT成像（CCTA）不同管电压对外周血淋巴细胞DNA双链断裂（DSBs）水平的影响。方法：将120例行CCTA检查的患者随机分为A、B、C、D四组,分别接受管电压为120kV、100kV、80kV、70kV的CCTA扫描。在CCTA检查前及检查后20min分别抽取外周静脉血2mL,符合标准的血样经过淋巴细胞分离及抗γ-H2AX蛋白和抗ATM蛋白抗体孵育后,利用流式细胞仪分析T淋巴细胞内DNA双链断裂水平。对CCTA检查前、后DNA双链断裂的改变情况及不同管电压组间DNA的损伤情况进行统计学分析。结果：四组CCTA扫描后γ-H2AX和ATM的阳性细胞百分比均有不同程度增加（P＜0.05）。管电压由120kV降低至80kV,γ-H2AX阳性细胞百分比的差值逐渐减小;管电压降低至70kV,γ-H2AX阳性细胞百分比的差值增高;组间比较发现,除A组与C组（P=0.007）、B组与C组之间（P=0.003）差异有统计学意义外,其余组间差异均无统计学意义（P值均＞0.05）。随着管电压的降低,四组间ATM阳性细胞百分比差值的差异无统计学意义（P=0.381）。结论：经流式细胞仪检测发现,CCTA管电压降低至80kV能够有效减少DNA双链断裂。     

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。     

关于16层螺旋CT冠状动脉成像最佳重建相位窗选择的探讨

目的探讨16层螺旋CT冠状动脉造影的最佳重建相位窗。方法32例健康受检者行16层CT冠状动脉成像检查,在6个相位窗（心动周期的R波后40％、50％、60％、70％、80％、90％）上对冠状动脉进行CT图像重组,对这6个时相的薄层图像进行最大密度投影、二维曲面重建、多平面重建和容积再现重建。结果每位受检者的4条冠状动脉分支（左冠状动脉主干、左前降支、左回旋支、右冠状动脉）分别用于图像质量分析。左主干在6个R—R时相均显示良好,左前降支、左回旋支在70％相位窗的图像质量最佳,右冠状动脉在80％相位窗的图像质量最佳,整体图像在70％相位窗的重组图像质量最佳。结论16层螺旋CT冠状动脉成像,应首先选择70％相位窗。选择最佳相位窗进行图像重建可以明显提高图像质量和工作效率。     

70kVp管电压和30mL对比剂的前瞻性心电门控触发大螺距CT冠状动脉成像

目的：联合前瞻性心电门控及大螺距技术,探讨70 kVp管电压、30 mL对比剂CT冠状动脉成像（CTCA）的可行性。方法：将80例体质指数≤25 kg/m^2、心率≤70次/分行 CTCA 的患者随机分为两组,其中40例患者采用100 kVp,60 mL对比剂的扫描方案行CTCA检查,另40例患者采用70 kVp,30 mL对比剂的扫描方案行CTCA检查。所有CTCA检查都在前瞻性心电门控及大螺距（3．4）模式下进行。100 kVp 组数据采用滤波反投影重建算法进行重建,而70 kVp组数据采用迭代重建算法进行重建。测量每例患者主动脉根部、各冠状动脉起始处部及纵膈脂肪CT值和标准差并计算各段血管的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。两名放射科医师对所有图像以4分法进行评分。比较两组图像质量及辐射剂量。结果：70 kVp组的平均冠状动脉CT值[（603±86）HU]及图像噪声[（42±5）HU]均明显高于100 kVp组的平均冠状动脉CT值[（503±68）HU,P＜0．001]及图像噪声[（25±4）HU,P＜0．01],而70 kVp 组的SNR 及CNR （14．6±3．0,17．8±3．4）均明显低于100 kVp组（20．7±3．8,24．4±4．1,P＜0．001）。两组间各冠状动脉主观图像质量评分无统计学差异（P＞0．05）。70 kVp 组患者所接受的辐射剂量比100 kVp 组降低了76％,对比剂用量降低了50％。结论：联合前瞻性心电门控、大螺距及迭代重建技术,70 kVp管电压、30 mL对比剂CTCA在体质量指数≤25 kg/m^2、心率≤70次/分的患者中是可行的,可在大幅度降低辐射剂量及对比剂用量的条件下获得满足诊断的图像质量。     

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）。...     

人工智能优化算法对提高大体型患者低剂量扫描冠状动脉图像质量的价值

【摘要】目的：探讨人工智能（AI）图像优化算法对提高大体型患者低剂量扫描冠状动脉图像质量的价值。方法：前瞻性连续纳入2018年2-5月在本院NeuViz 128 CT行冠状动脉CTA检查的28例大体型患者（BMI＞26kg/m2）。所有的患者均采用步进扫描模式，管电压100kV，自动管电流调制（233.4±46.7mAs）。对原始数据采用迭代算法（Clearview+ 50%）进行重建得到A组图像，进一步对该组图像采用AI图像优化技术进行处理，所得图像作为B组。分别在主动脉根部、左主干开口、左前降支中段、左回旋支中段及右冠状动脉中段选取不同的兴趣区，测量这两组图像的冠状动脉的CT值、噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR），由两名高年资的医生以Likert 4级评分法评估该两组图像的主观评分（1分，优秀；4分，不能诊断）。结果：患者平均BMI为（29.31±3.19）kg/m2，平均心率（64.89±8.13）次/分。与A组图像相比，B组图像主动脉根部、左主干开口、左前降支中段、左回旋支中段及右冠状动脉中段的噪声分别降低了68.36%、45.89%、28.41%、32.49%和31.25%。B组图像SNR和CNR明显优于A组图像（P均＜0.01）。B组冠状动脉主观评分明显优于A组图像质量（1.66±0.27 vs.1.82±0.20，P＜0.001）。扫描过程中CT剂量指数为（10.6±0.9）mGy，剂量长度乘积为（167.8±26.2）mGy·cm，有效剂量为（2.3±0.4）mSv。结论：AI图像优化算法可以有效提高大体型患者在低剂量扫描时的冠状动脉图像质量，为大体型患者降低辐射剂量及优化冠脉动脉图像质量提供了新思路和新方法。     

双源CT大螺距、70kV管电压结合迭代算法低辐射低对比剂CCTA研究

目的探讨双源CT前瞻性心电门控大螺距扫描模式下70kV管电压结合迭代算法在CCTA检查中降低辐射剂量及对比剂用量的可行性,并探讨图像最佳迭代重建等级。方法收集本院90例行CCTA检查的患者,体质量指数(BMI)≤25kg/m~2,分为2组,每组45例。A组扫描方案:前瞻性心电门控大螺距螺旋扫描模式,固定管电压70kV,自动管电流调制,参考管电流500mAs;对比剂注射流率及容量分别为4.0ml/s、0.8ml/kg;B组扫描方案:自适应前瞻性心电门控触发序列,自动管电压及管电流调制,参考管电压120kV,参考管电流320mAs,对比剂注射流率及容量分别为5.0ml/s、1.0ml/kg。A组图像采用FBP及SAFIRE1～5等级重建,B组采用SAFIRE3级重建。比较A组各迭代等级及FBP重建间的图像质量,得出最佳迭代等级图像后与B组图像比较图像质量、图像噪声、SNR、CNR及辐射剂量等;并比较两组患者的一般资料。结果 A组SAFIRE 3图像质量评分最高;两组患者一般资料、图像噪声、图像质量评分无统计学差异(P0.05)。部分节段血管SNR、CNR具有统计学差异,但A组高于B组。A组CTDIvol(0.70±0.12)mGy、DLP(12.56±2.37)mGy·cm、ED(0.18±0.33)mSv均明显低于B组CTDIvol(12.24±6.82)mGy、DLP(158.80±81.57)mGy·cm、ED(2.22±1.14)mSv。结论对于BMI≤25kg/m~2的患者,双源CT大螺距扫描模式下70kV管电压结合迭代算法CCTA检查,能够在得到满足临床诊断要求的图像质量的同时,明显降低有效辐射剂量(ED0.3mSv)及对比剂用量。     

第2代追踪冻结技术下冠状动脉钙化积分、CAD-RADS评分及CT血流储备分数的相关性分析

目的 ：探讨512层螺旋CT第2代追踪冻结技术（SSF2）下冠状动脉钙化积分（CACS）、CT血流储备分数（CT-FFR）与冠状动脉疾病报告和数据系统（CAD-RADS评分）的相关性。方法：以行冠状动脉CT血管成像（CCTA）检查的42例疑似冠状动脉粥样硬化性心脏病（冠心病）患者为研究对象,检查数据行SSF2算法校正重建与标准重建,比较不同重建方式下图像质量评分、密度、噪声及SNR差异。通过SSF2分析患者的左前降支、左旋支、右冠状动脉CT-FFR值、CACS及狭窄程度,分析CT-FFR、CACS与冠状动脉狭窄程度的相关性。结果：SSF2重建与标准重建比较,图像质量评分更高、噪声更低、SNR更好（均P<0.05）。2名医师对SSF2重建图像质量评判的一致性较好（K=0.848,P<0.001）。左前降支中段、左旋支近段及右冠状动脉远段中度以上狭窄占比均较高。左前降支、左旋支及右冠状动脉均以混合斑块占比较高。左前降支重度钙化、左旋支无钙化及右冠状动脉轻度钙化占比均较高。左前降支、左旋支、右冠状动脉的CAD-RADS评分与CACS均呈中度正相关（r=0.519,0.554,0....