排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
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... 相似文献
1