摘要
目的:评价高级别深度学习图像重建(DLIR-H)算法在低辐射剂量和低对比剂用量的冠状动脉CT血管成像(CCTA)中的可行性。方法:前瞻性纳入180例行CCTA的病人,随机分为“双低”组(A组)和对照组(B组),各90例。根据体质指数将两组病人分别分为3个亚组(A1组、A2组、A3组和B1组、B2组、B3组),每个亚组30例。A组采用DLIR-H算法进行图像重建;B组采用传统100~120 kV进行CCTA扫描,均采用60%自适应统计迭代重建(ASIR-V)算法进行图像重建。对两组相同体质指数亚组图像质量进行主观评分和客观评价。图像质量主观评分采用5分法;采用图像噪声、信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)对图像质量进行评估。结果:两组图像质量主观评分均满足诊断要求。A组图像质量的主观评分均高于B组,差异有统计学意义(P<0.001)。A1组、A2组、A3组不同冠状动脉节段SNR、CNR均高于B1组、B2组、B3组,A1组、A2组、A3组CT值、噪声均低于B1组、B2组、B3组,差异均有统计学意义(P<0.001);且A1组、A2组、A3组有效辐射剂量及对比剂用量均低于B1组、B2组、B3组,差异均有统计学意义(P<0.001)。结论:在不同体质指数病人中,低管电压、低对比剂用量扫描联合DLIR-H算法较常规扫描联合60%ASIR-V算法,提高了低管电压CCTA所得图像质量,且病人所接受的辐射剂量与对比剂总量均明显减少。
作者
张泽华
王建明
唐笑先
ZHANG Zehua;WANG Jianming;TANG Xiaoxian(Shanxi Medical University,Taiyuan 030001,Shanxi,China;Shanxi Provincial People's Hospital,Taiyuan 030012,Shanxi,China)
出处
《中西医结合心脑血管病杂志》
2025年第14期2201-2205,共5页
Chinese Journal of Integrative Medicine on Cardio-Cerebrovascular Disease
作者简介
通讯作者:唐笑先,E-mail:txx6312@sina.com。
