文摘目的探讨前置基于多模型的自适应统计迭代重建(ASiR-V)技术对胸部CT辐射剂量和图像质量的影响。方法采用GE Revolution CT对胸部仿真体模和120例胸部CT平扫患者(分为6组,每组20例)分别设定前置ASiR-V权重为0、20%、40%、60%、80%、100%进行扫描。管电压120kV,管电流采用自动毫安(Smart mA 10-500)技术,噪声指数设为11。记录胸部体模及各组患者扫描的剂量长度乘积,计算并比较各组有效剂量(ED)。以胸部体模不同组织结构(肺组织、脊柱旁软组织、主动脉和椎体)的CT值和标准差(SD)作为客观指标,结合对各组患者的图像主观评分,比较图像质量的组间差异。结果随着前置ASiR-V权重的增加,体模及患者的ED均呈对数降低,体模不同组织CT值、图像噪声均未见明显改变。ASiR-V权重为40%时纵隔窗和肺窗的主观评分开始下降;60%时纵隔窗和肺窗图像主观评分相对40%时出现明显下降(P<0.05)。ASiR-V权重为40%,ED降至ASiR-V权重为0时的57.21%。结论前置ASiR-V可以降低辐射剂量,同时又不影响图像客观指标;前置ASiR-V权重为40%时,图像仍可保证临床诊断需求,且辐射剂量明显降低,临床应用价值最高。
文摘为解决低剂量计算机断层扫描(computedtomography,CT)重建图像时产生严重退化的问题,提出一种改进的非局部均值低剂量CT统计迭代重建算法。采用高斯滤波函数对含噪图像进行滤波,利用改进的非局部均值(non-local means,NLM)降噪模型做进一步降噪处理,通过空间邻近度因子和空间变化的滤波参数改进权值函数,得到新的降噪模型,把该模型应用到惩罚加权最小二乘(penalized weighted least square,PWLS)重建算法中,以期达到噪声抑制和边缘保持的良好效果。实验结果表明,该算法的重建图像可有效去除噪声,保护图像的边缘信息和细小结构。
