基于ASiR-V算法的超低剂量CT应用于肺部非实性结节检出与测量的可行性研究

【摘要】目的：探讨基于ASiR-V算法的超低剂量CT（ULDCT）在肺部非实性结节（NSN）的检出和测量中的临床应用价值。方法：对65例行胸部低剂量CT（LDCT）扫描发现肺部NSN的患者,以选定结节为中心层面、3cm扫描范围行ULDCT局部扫描。LDCT扫描采用噪声指数14.1的自动kV（120/100kV）和智能mA模式,ULDCT扫描采用120kV+2.8mAs的扫描条件,所有数据均采用50% ASiR-V算法及进行重建。分别记录LDCT和ULDCT图像上肺结节的长径,以LDCT检出结果为标准分析ULDCT的检出率,并对影响ULDCT结节检出的因素进行单因素及分组分析。结果：65例患者ULDCT扫描的平均CTDIvol为（0.19±0.00）mGy,较LDCT扫描的（1.77±0.55）mGy减少达89.3%（P<0.001）。LDCT共检出65个NSN,ULDCT对结节的总体检出率为83.1%（54/65）,对6mm以上结节的检出率为96.4%（27/28）。LDCT和ULDCT所测得的结节长径分别为（6.6±2.0）和（6.7±2.1）mm,两者间差异无统计学意义（P>0.05）。单因素方差分析结果表明,平均长径对结节的检出有显著影响（P＜0.05）,而BMI对结节的检出无显著影响（P>0.05）。结论：在辐射剂量较LDCT降低约90%的条件下,可以尝试将基于ASiR-V算法的ULDCT应用于BMI≤30kg/m2患者肺部非实性结节的检出及测量。