深度学习重建算法在颞骨低剂量CT检查中的应用研究

目的 探究深度学习重建（Deep Learning Reconstruction,DLR）算法在低剂量（Low Dose,LD）颞骨CT检查中改善图像质量的应用价值。方法 前瞻性收集2021年5—9月在北京协和医院行颞骨CT检查的患者98例。将这些患者采用随机分组法分为正常剂量（Routine Dose,RD）组和LD组,各49例。RD组采用滤波反投影（Filter Back Projection,FBP）算法重建,LD组分别用FBP和DLR算法进行图像重建,分别记为RD-FBP、LD-FBP和LD-DLR。客观图像质量分析采用测量4个目标结构的CT值及图像SD值的方法,并计算信号噪声比（Signal to Noise Ratio,SNR）。主观图像质量分析采用主观盲法对16个中耳和内耳解剖结构进行主观评分。结果 RD-FBP、LD-FBP和LD-DLR 3种图像的CT值差异无统计学意义（均P>0.05）。RD-FBP的SD值明显低于LD-FBP,LD-DLR的SD值明显低于RD-FBP。RD-FBP的SNR明显高于LD-FBP,LDDLR的SNR明显高于RD-FBP。RD-FB...     

MACTM技术在全髋关节置换术后CT去金属伪影中的应用

  目的  探讨联影CT金属伪影校正技术（MACTM）在全髋关节置换术后CT复查中的应用价值。  方法  回顾性收集2018年12月?2020年3月在我院行全髋关节置换术后CT复查的患者72例,将原始数据分别进行滤波反投影（FBP）和MACTM重建。在两组重建图像中选取3个相同的层面（髋臼起始层面、髋臼中心层面、髋臼下缘）并放置一致处勾画兴趣区（ROI）,测量3个层面的金属高低密度伪影区、金属髋关节间隙、金属旁骨组织、肌肉、膀胱及皮下脂肪的CT值和图像噪声,计算其平均值,以皮下脂肪为参考计算金属植入物旁的骨组织、肌肉以及膀胱的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）,对两组数据进行比较。由2位放射科医生对两组重建图像进行盲法主观评分,并采用Kappa检验评价其一致性。  结果  两组重建图像的高低密度伪影区及关节间隙CT值、图像噪声存在差异。MACTM组与FBP组相比,高密度区与关节间隙的CT值减少,低密度区CT值增加,各区的图像噪声值均减少。金属邻近骨组织、肌肉及膀胱的SNR和CNR,MACTM组均高于FBP组,差异有统计学意义（P<0.05）。MACTM组主观评分优于FBP组,差异有统计学意义（Z=?6.564,P<0.05）。在2位放射科医生主观评分的一致性检验中,FBP组一致性为中度（Kappa值为0.72）,MAC组一致性为良好（Kappa值为0.85）。  结论  MACTM重建在全髋关节置换术后CT复查中能够减少金属伪影,使关节间隙显示更加清晰,提高了CT图像质量,效果优于FBP重建。     

iDose^4迭代重建技术在肥胖患者CTCA中的应用

目的 探讨iDose^4迭代重建技术在肥胖患者CTCA中的应用价值。方法 将100例拟行冠状动脉CTA检查的肥胖患者（BMI≧28kg·m^2）分为两组,第1组采用回顾性心电门控扫描,采用iDose^4迭代重建算法重建图像,第2组采用前瞻性心电门控扫描,前瞻性心电门控组分别采用iDose^4迭代重建算法及滤波反投影（FBP）重建算法重建图像。比较前瞻性心电门控组及回顾性心电门控组图像质量及辐射剂量的差异,比较前瞻性心电门控组iDose^4迭代重建算法及FBP重建算法图像噪声、CT值、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）的差异。结果前瞻性心电门控组及回顾性心电门控组主观图像质量、图像噪声、CT值、左冠状动脉主干及右冠状动脉近段的SNR、CNR差异均无统计学意义（P〉0.05）;前瞻性心电门控组iDose^4迭代重建算法较FBP重建算法图像噪声下降34.9%,两组间差异有统计学意义（P〈0.05）;前瞻性心电门控组iDose^4迭代重建算法下右冠状动脉近段及左冠状动脉主干的CNR、SNR均较FBP重建算法提高,两组间差异有统计学意义（P〈0.05）。回顾性心电门控组及前瞻性心电门控组的辐射剂量分别为（8.9±1.2）mSv、（1.6±0.2）mSv,两组间差异有统计学意义（P〈0.05）,肥胖患者前瞻性心电门控组较回顾性心电门控组辐射剂量降低82.1%。 结论 iDose^4迭代重建前瞻性心电门控技术能够降低肥胖患者CTCA图像噪声,提高图像质量,并且能够明显降低辐射剂量。     

高级迭代重建技术在心血管低剂量螺旋CT成像中的动物研究

目的：探讨高级迭代重建技术（iDose）在心血管低剂量螺旋CT成像中的应用价值。方法：选取家猪10只,本组实验动物均进行以体重为基础的常规X线剂量（A组）及降低X线剂量30％（B组）、50％（C组）、70％（D组）128层前瞻性门控CT扫描,所有数据分别采用滤波反投影（FBP）、iDose-2、iDose-4、iDose-6重建,测量主动脉根部噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）,对图像质量进行评分（5分法评分）,3分及以上为图像质量可满足诊断,并对4种重建方法进行比较。结果：A、B、C、D各组内FBP、iDose-2、iDose-4、iDose-6重建后图像的噪声依次降低而SNR、CNR依次升高,且用iDose-6重建与用其余3种方法重建后图像噪声、SNR、CNR的差异均有统计学意义（P〈0．05）。用FBP重建,A、B、C3组病例的图像质量均能满足诊断,D组所有病例的图像质量均不能满足诊断;而经iDose重建后所有病例的图像质量均满足诊断,其中用iDose-6重建后除D组6例病例外,其余病例的主观评分均在4分或以上。各组中iDose-6与FBP重建比较的主观评分的差异均有统计学意义（P〈0．05）。结论：在心血管CT成像中,应用迭代重建技术（iDose）较FBP可明显降低图像噪声,提高SNR、CNR,提高图像质量,其中iDose-6重建效果最好;在满足诊断的前提下,用iDose-6重建可以降低70％的辐射剂量进行扫描。     

低剂量冠状动脉CT血管成像不同重建算法的应用与进展

随着人们对辐射剂量的认识,低剂量冠状动脉CT已成为发展趋势。为了降低辐射剂量,多种迭代重建方法应用于冠状动脉CT血管成像,包括最初的滤波反投影(FBP)重建算法、迭代重建(IR)算法及最新的迭代模型重建算法。FBP重建算法在降低辐射剂量时会产生较大的伪影和噪声;IR算法在多种不同的先进CT机中被采用,它可以在降低辐射剂量的基础上,对图像质量进行优化;而迭代模型重建算法在重建领域处于领先地位,与IR算法相比,它在保持图像质量的同时,降噪能力更强。未来,应继续研究新的重建算法,以进一步降低辐射剂量。     

256层螺旋iCT IMR技术在低剂量肝脏增强中的应用

比较256 层螺旋CT全模型迭代重建技术（IMR）和混合迭代重建技术（iDose4）在低辐射剂量肝脏增强中的图像质量和辐射剂量,探讨相较于磁共振（MRI）动态增强在肝癌诊断中的价值。方法 收集2021年1月～10月同时行肝脏增强平扫使用常规剂量、三期增强使用相对低剂量CT扫描和MRI动态增强,并病理确诊为肝癌的40例患者,对肝脏三期薄层图像分别行混合迭代算法(iDose4)重建（A组）和全模型迭代算法(IMR)重建（B组）,比较两组客观评价指标噪声、信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）及主观评价指标低对比分辨率、图像失真度及诊断信心度,计算有效辐射剂量,并对比MRI动态增强对肝癌检出率进行分析。结果 两种重建组算法下所有图像均能满足诊断需求,两组在噪声、SNR和CNR比较差异均有统计学意义（P＜0.05）,B组图像质量均优于A组;三期增强辐射剂量较平扫有明显降低,比较差异均有统计学意义（P＜0.05）;B组低对比分辨率和诊断信心度高于A组,图像失真度低于A组,差异有统计学意义（P＜0.05）;对比MRI动态增强三组对肝癌检出率差异无统计学意义（P＞0.05）,但IMR重建技术对细微征象显示更清晰。结论 256层螺旋CT中全迭代重建（IMR）技术可改善肝脏低剂量增强扫描的图像质量,在肝癌的临床诊断中具有一定的应用价值。     

基于深度学习的ClearInfinity算法在肝脏病变低剂量CT扫描中的应用价值

目的 探究基于深度学习的ClearInfinity(CI)算法在肝脏病变低剂量CT扫描中改善图像质量的价值。方法 前瞻性收集在我院行上腹部增强CT检查的肝脏病变患者65例,分别在动脉期（Arterial Phase,AP）和门脉期（Portal Phase,PP）采用常规剂量,延迟期（Delayed Phase,DP）采用低剂量进行腹部三期增强扫描。根据重建方法的不同,将动脉期常规剂量组（A组）采用迭代算法（50%ClearView,50%CV）重建;延迟期低剂量组（B组）分为B1、B2两个亚组,B1组采用迭代算法（50%CV）重建,B2组采用深度学习算法（50%CI）重建。比较A、B两组辐射剂量的差异。测量B1组、B2组肝实质、脾脏及肾脏的CT值及A组、B1组、B2组3组腹部皮下脂肪噪声值,计算各感兴趣区（Region of Interest,ROI）信噪比（Singal to Noise Ratio,SNR）和对比噪声比（Contrast to Noise Ratio,CNR）。结果 与A组比较,B组辐射剂量降低约73.3%,差异具有统计学意义（P<0.05）。各组间噪声比较...     

迭代重建和滤波反投影重建在脑实质血肿低辐射剂量CT 复查中的应用

目的 比较迭代重建（IR）滤波反投影重建（FBP）在脑实质血肿低辐射剂量CT 复查中的应用 优劣。方法 选取病程1 周内的脑实质血肿头部CT 复查的成人90 例,随机分为3 组,每组各30 例。分别进行 100、150、200 mAs 3 种不同辐射剂量水平的CT 扫描。图像分别进行IR 和FBP,比较不同剂量组的两种重建 方式下脑实质血肿所在层面图像的噪声水平,并对图像质量进行主观评分。结果 ①相同辐射剂量的图像噪 声IR 组低于FBP 组（P <0.05）;② IR 图像100 mAs 组与200 mAs 组主观评分差异无统计学意义（P >0.05）, 100 mAs 组噪声高于200 mAs 组（P <0.05）;③ FBP 100 mAs 组图像质量低于200 mAs 组,主观评分和噪声差 异有统计学意义（P <0.05）;④ FBP 图像150 mAs 组与200 mAs 组主观评分差异无统计学意义（P >0.05）, 150 mAs 组噪声高于200 mAs 组（P <0.05）。结论 相同辐射剂量IR 较FBP 图像噪声更小,图像主观评分相同 时IR 较FBP 所需的辐射剂量更低。对成人脑实质血肿病变的CT 复查患者,IR 较FBP 具有更低辐射剂量的优 势,IR 可采用100 mAs,而FBP 需采用150 mAs。     

64排双低技术联合迭代重建算法在颈部CTA中的应用价值

目的 探讨64排双低技术联合迭代重建算法在颈部CT血管造影（CTA）中的应用价值。方法 选取2019年10月至2020年10月高州市中医院收治的开展颈部CTA患者共55例作为研究对象,根据随机数字表法分为两组,包括对照组27例,观察组28例,对照组患者进行64排螺旋CT常规剂量联合滤波反投影重建（FBP）,观察组患者行64排双低技术联合迭代重建算法,比较两组患者不同层面动脉CT值（HU）、图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、有效辐射剂量（ED）及碘摄入量。结果 观察组不同层面HU值、图像噪声、SNR、CNR与对照组相比更高,ED及碘摄入量相比对照组更低,差异有统计学意义（P<0.05）。结论 64排双低技术联合迭代重建算法用于颈部CTA中时不但可以保证图像质量,还可以减少对比剂使用量,降低辐射剂量,因此临床应用和推广价值较高。     

IMR、iDose4 及FBP 结合不同管电压 冠状动脉CT 成像的实验研究

目的 探讨全模型迭代重建（IMR）、高级混合迭代重建（iDose4）及滤波反投影（FBP）重建 算法在不同管电压条件下冠状动脉CT 成像中对图像质量的影响。方法 选取小型猪5 只,每只猪均进行 120、100 及80 kV 管电压并分别作为A、B、C 组。前瞻性心电门控冠状动脉256 层螺旋CT 扫描,并将原始 数据进行FBP、iDose4 及IMR 重建算法,比较各组重建图像客观指标（包括噪声、信噪比、对比噪声比及左 主干开口处主动脉CT 值）,并对图像质量进行主观评分。结果 不同管电压条件下IMR 重建较iDose4、FBP 重建噪声小（P <0.05）,iDose4 较FBP 噪声大（P <0.05）;不同重建方法同一组内主观评分比较,差异有统计 学意义（P <0.05）,且80 kV 条件下IMR 重建图像噪声较120 kV 条件下的iDose4、FBP 低（P <0.05）。C 组 辐射剂量仅为A 组的33.68%。结论 在冠状动脉CT 成像中,IMR 较iDose4 和FBP 显著提高图像质量,用 80 kV 低电压扫描结合IMR 重建方法既降低了辐射剂量,又提高了图像质量。     

基于深度学习的图像重建算法在胸部薄层CT中的降噪效果评估

目的 为了评估基于深度学习的重建算法在胸部薄层计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像中的降噪效果,对滤波反投影重建(filtered back projection,FBP)、自适应统计迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction,AS...     

肝中静脉分支重建对活体肝移植中最小供肝质量与受体体质量比的影响

  目的  分析不伴肝中静脉分支(MHVT)重建的活体肝移植(LDLT)患者所需最小供肝质量与受体体质量比(GRWR)。  方法  回顾性分析四川大学华西医院2001年1月至2017年11月完成303例LDLT患者临床资料。应用倾向性评分匹配法(PSM)分析伴或不伴MHVT重建LDLT患者所需最小GRWR。  结果  通过PSM匹配后,MHVT重建和非重建组在术后并发症,小肝综合征,住院时间,肝功能和凝血功能差异无统计学意义,两组间的1年,3年和5年生存率差异有统计学意义,MHVT重建组患者的短期和长期生存率优于未重建组。  结论  对非MHVT重建患者,GRWR应大于0.86%;对MHVT重建患者,GRWR在0.5%~0.6%之间是可接受的。     

640层 CT 冠状动脉造影 AIDR3D 重建算法的图像质量及辐射剂量评价

目的：评价640层 CT 冠状动脉造影（CTCA）三维自适应迭代剂量降低（AIDR3D）重建算法的图像质量及辐射剂量。方法连续性84例患者接受640层 CT 自动曝光扫描冠状动脉造影检查,在图像后处理工作站分别采用 AIDR3D、滤波反投影（FBP）算法对扫描的原始图像数据进行重建。2位不知道临床信息及重建算法并且富有经验的影像科医生独立测量、计算2种重建算法 CTCA 的图像噪声、信噪比和对比噪声比,4等级法定性评价 CTCA 的图像质量。根据 CT 机扫描输出的剂量长度乘积计算辐射剂量。统计分析比较2种重建算法 CTCA 的定量及定性图像质量。结果AIDR3D 重建算法 CTCA 的图像噪声为（27．20±4．40）HU,较 FBP（60．00±12．40）HU 减少了46．10％,信噪比21．10±5．10较 FBP 11．40±2．80提高了84．70％,对比噪声比24．70±5．10较 FBP 13．50±3．20提高了82．20％,二者比较均差异有统计学意义（P ＜0．05）。AIDR3D 重建算法冠状动脉近部、中部、远部的图像质量定性评价分数分别为（3．90±0．30）、（3．70±0．50）、（3．60±0．60）分,均高于 FBP[分别为（2．60±0．60）、（2．30±0．60）、（2．10±0．70）分],二者比较均差异有统计学意义（P ＜0．05）。AIDR3D、FBP 重建算法可以用于诊断的冠状动脉总段数分别为1216段（96．50％）、504段（40．00％）,二者比较差异有统计学意义（P ＜0．05）。平均有效辐射剂量为（2．10±1．00）mSv。结论640层 CTCA AIDR3D 重建算法不仅较常规的 FBP 重建算法的图像噪声显著减少,定量及定性图像质量均明显提高,而且有效辐射剂量低。     

基于未增强T1 mapping的深度学习模型早期评价肥厚型心肌病心肌纤维化的初步研究

  目的   通过深度学习（deep learning, DL）模型分析心脏磁共振检查中不伴有心肌延迟强化（late gadolinium enhancement, LGE）的肥厚型心肌病（hypertrophic cardiomyopathy, HCM）未增强T1 mapping图像,探讨其早期识别心肌间质性纤维化的能力。   方法   纳入接受心脏磁共振检查的60例HCM患者及44例正常对照者,以有无LGE判断并标记对应的未增强T1 mapping图像,将其与正常对照者的未增强T1 mapping图像经过预处理后作为矩阵形式输入SE-ResNext-50模型进行训练、验证及测试。   结果   总共241幅未增强T1 mapping图像输入SE-ResNext-50模型,该模型识别测试集中LGE（?）未增强T1 mapping图像的特异性0.87,敏感性0.79,曲线下面积0.83（P<0.05）。   结论   基于SE-ResNext-50的DL模型可较准确地识别LGE（?）未增强T1 mapping图像,可在不依赖对比剂的情况下早期发现HCM心肌纤维化。      

迭代算法在泌尿系结石CT低剂量扫描中的应用价值及最优方案探讨

目的 评价迭代算法在泌尿系结石CT低剂量扫描中的应用价值及最优方案探讨。方法 搜集78例泌尿系结石患者,首次检查均应用常规剂量扫描（120kV/400mAs）,采用滤波反投影算法（filtered back projection,FBP）薄层重建,保守治疗后结石未排出,复查CT应用低剂量扫描（120kV/200mAs）,行6级迭代算法薄层重建。由两位放射医师采用双盲法读片并对图像质量做主观评分,记录CT容积剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）,计算有效剂量（ED）;测量图像的客观噪声值,计算信噪比,测量结石CT值及最大长径,记录结石检出数。结果 常规组CTDIvol为22.42±1.03mGy,DLP为870.46±450.69mGy·cm,ED为17.52±2.85mSv,低剂量组CTDIvol为11.26±0.53mGy,DLP为435.83±225.32mGy·cm,ED为8.77±1.43mSv;低剂量组联合迭代算法重建的iDose1～6图像结石检出数、结石CT值及直径与常规组比较差异无统计学意义（P>0.05）;低剂量迭代算法重建的iDose4图像噪声、信噪比及iDose4-6图像质量主观评分与常规剂量比较差异无统计学意义（P>0.05）;低剂量组联合迭代算法重建的iDose1～3和iDose5～6图像噪声、信噪比及iDose1～3图像质量主观评分与常规组比较差异有统计学意义（P<0.05）。结论 CT低剂量扫描联合迭代算法诊断泌尿系结石有可行性,可在不影响图像质量的前提下明显降低了辐射剂量。迭代算法重建中iDose4在泌尿系结石的CT低剂量扫描中为最优临界水平。     

深度学习重建对增强CT胆系图像质量的影响

目的 通过比较多种重建算法,探讨深度学习重建(DLR)对增强CT上胆道系统图像质量的影响。方法 回顾性纳入30例本院进行增强CT检查并伴有胆总管或肝外胆管扩张的患者,分别采用滤波反投影算法(FBP)、三维自适应迭代(AIDR 3D)、全模型迭代算法(FIRST)和DLR对门脉期图像进行重建。比较4组图像信号噪声比(SNR)、对比噪声比(CNR)及噪声,对4组图像质量进行主观评价排序并比较。结果 除AIDR 3D肝实质CNR外,DLR图像的CNR(胆管:4.42±0.87,肝实质:3.78±1.47)显著高于FBP[胆管:2.21±1.02(P<0.001),肝实质:1.43±1.29(P<0.001)]、AIDR 3D[胆管:2.81±0.91(P=0.024),肝实质:2.39±1.94(P=0.278)]及FIRST[胆管:2.51±1.24(P<0.001),肝实质:2.45±1.81(P=0.003)],DLR图像的SNR(胆管:1.39±0.85,肝实质:9.75±1.90)显著高于FBP[胆管:0.86±0.63 (P<0.001),肝实质:3.31±1.12 (P<0.001)]和 FIRST[胆管:1.01±0.61(P=0.013),肝实质:5.73±1.37 (P<0.001)],DLR图像的噪声(10.51±3.53)显著低于FBP[24.10±3.92 (P<0.001)]、AIDR 3D[15.72±2.41 (P=0.032)]和 FIRST[17.20±3.82 (P<0.001)]。DLR图像的主观评价排序[4(4,4)分]显著高于FPB[1(1,1)分](P<0.001)、AIDR 3D[3(2,3)分](P=0.029)和FIRST[2(2,3)分](P<0.001)。结论 深度学习重建可提高增强CT图像质量,有助于更好地观察胆道系统。     

iDose4迭代重建技术和滤波反投影技术在冠状动脉CT成像中的应用

目的：探讨在冠状动脉CT成像中,与传统的滤波反投影技术（FBP）比较,应用iDose⁴迭代技术提高图像质量和降低辐射剂量的可行性。方法：将60例接受256层螺旋CT冠状动脉成像的患者随机分成2组,每组30例,一组采用120 kV管电压并分别采用滤波反投影技术（FBP-120 kV组）和iDose⁴迭代技术重建（iDose⁴-120 kV组）;另一组采用100 kV管电压和iDose⁴迭代技术重建（iDose⁴-100 kV组）。将FBP-120 kV组的图像质量分别与iDose⁴-120 kV组及iDose⁴-100 kV组进行比较,并比较FBP-120 kV组和iDose⁴-100kV组的射线剂量。结果：图像质量主观评价中,FBP-120 kV组图像质量评分均值为（3.29±0.61）分,iDose⁴-120 kV组为（3.43±0.51）分,组间比较差异无统计学意义（t=-1.47,P=0.17）;iDose⁴-100 kV组图像质量评分均值为（3.21±0.43）分,与FBP-120 kV组比较差异无统计学意义（t=0.58,P=0.58）。iDose⁴-120 kV组信号噪声比（SNR）及对比度噪声比（CNR）均高于FBP-120 kV组（P<0.05）;iDose⁴-100 kV组SNR及CNR均低于FBP-120 kV组,但差异无统计学意义（P>0.05）。iDose⁴-100kV组有效剂量（ED）明显低于FBP-120 kV组（P<0.001）。结论：冠状动脉CT成像中,与滤波反投影技术比较,采用iDose⁴迭代重建技术可以提高图像质量,且在保证图像质量不变的情况下适当降低管电压可降低射线剂量。     

“三低”技术联合人工智能迭代重建算法在主动脉CT血管成像中的临床应用

  目的  探讨“三低”（低辐射剂量、低对比剂用量及低对比剂流速）技术联合人工智能迭代算法（artificial intelligence iterative reconstruction, AIIR）在主动脉CT血管成像中的应用价值。  方法  前瞻性纳入33例主动脉CT血管造影（CT angiography, CTA）的患者,按复查时间先后分为A、B 两组。A组为对照组（100 kV, 0.8 mL/kg, 5 mL/s）;B组为“三低”组（70 kV, 0.5 mL/kg, 3 mL/s）。A组使用Karl迭代重建图像,B组分别使用Karl和AIIR重建得到B1和B2组。测量3组升主动脉、降主动脉、腹主动脉、左髂动脉及右髂动脉的CT值和SD值、计算信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）。同时对图像质量行主观评分。记录A、B组辐射剂量参数。  结果  3组各管腔节段CT值、SD值、SNR及CNR差异均有统计学意义（P<0.001）。B2组CT值、SNR、CNR高于B1组,SD值低于B1组,差异均有统计学意义（P<0.017）。B2组与A组的CT值差异无统计学意义（P>0.017）,各管腔节段的SD值、SNR和CNR均优于A组（P<0.017）。3组图像主观评分差异有统计学意义（P<0.05）,A组与B2组差异无统计学意义（P>0.017）。B组辐射剂量、对比剂用量较A组分别降低84.14%、37.08%。  结论  “三低”联合AIIR算法可以获得和常规剂量扫描相当的主动脉CTA图像质量,而患者的辐射剂量、对比剂用量及对比剂流速都明显降低。