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【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/m2患者肺部非实性结节的检出及测量。 相似文献
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