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目的 探讨胸部超低剂量CT扫描条件下滤波反投影、自适应统计迭代重建、深度学习图像重建(DLIR)等不同重建算法对人工智能影像辅助肺炎定量分析(uAI-Discover-NCP)和图像质量的影响。方法 纳入陕西中医药大学附属医院2023年7月~2023年12月就诊的43例肺炎复查患者,采用个性化超低剂量CT扫描,原始数据分别采用滤波反投影、40%强度的自适应统计迭代重建、不同强度DLIR(DLIR-M、DLIR-H)、在DLIR-H处理上叠加E2的边缘强化(DLIR-H+E2)重建图像,共获得5组图像。测量5组图像空气、肺组织、胸主动脉、左肩胛下肌、胸10椎体的CT值、噪声值,计算信噪比。2位医师对5组图像肺整体质量及肺炎显示进行5分制主观评分。将图像导入CT影像辅助肺炎定量分析软件进行独立分析,记录肺炎指数、肺炎体积及肺炎体积百分比、肺炎质量及肺炎质量百分比。采用重复测量方差分析或Friedman秩和检验比较各组定量参数及主观评分的差异。结果 5组图像在肺实质、胸主动脉、左肩胛下肌、胸10椎体组织CT值差异均无统计学意义(P>0.05);而各组织噪声及信噪比的总体差异均有统计学意... 相似文献
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