深度学习全模型迭代算法改善80kVp低剂量小肠CT造影显示克罗恩病图像质量

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作者 郭睿 周婉惠 +3 位作者 胡鹏志 彭松 梁琪 容鹏飞 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期535-538,共4页

目的 观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于改善80 kVp低剂量小肠CT造影(CTE)显示克罗恩病(CD)图像质量的价值。方法 回顾性纳入59例接受80 kVp低剂量CTE检查的CD患者,分别采用混合迭代重建(HIR)及AIIR技术重建CTE图像,比较2组图像主... 目的 观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于改善80 kVp低剂量小肠CT造影(CTE)显示克罗恩病(CD)图像质量的价值。方法 回顾性纳入59例接受80 kVp低剂量CTE检查的CD患者,分别采用混合迭代重建(HIR)及AIIR技术重建CTE图像,比较2组图像主、客观评分,评估AIIR对于改善图像质量的价值。结果 相比HIR组,AIIR组CTE图像显示肠壁、肠腔、肠系膜血管及肠周软组织清晰度更高,显示CD典型征象更为明显,图像质量主观评分更高(P均<0.001)。AIIR组图像噪声(SD)低于HIR组图像,而非病变肠壁信噪比(SNR)、病变肠壁SNR及对比度噪声比(CNR)均高于HIR组图像(P均<0.001)。80 kVp CTE检查有效剂量为(2.82±0.54)mSv。结论 AIIR有助于改善80 kVp低剂量CTE显示CD图像质量。 展开更多

关键词 克罗恩病 小肠 体层摄影术 X线计算机 人工智能

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全脑CT灌注联合深度学习全模型迭代算法用于评估急性缺血性脑卒中

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作者 王敏可 王甜甜 +2 位作者 黄金标 林优优 谢继承 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期515-519,共5页

目的 观察全脑CT灌注(CTP)动脉期图像联合深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于评估急性缺血性脑卒中(AIS)的价值。方法 前瞻性对50例AIS行全脑CTP与CT血管造影(CTA),之后分别行AIIR(CTP-AIIR组)及混合迭代重建(HIR,CTP-HIR组)并提取CTP动... 目的 观察全脑CT灌注(CTP)动脉期图像联合深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于评估急性缺血性脑卒中(AIS)的价值。方法 前瞻性对50例AIS行全脑CTP与CT血管造影(CTA),之后分别行AIIR(CTP-AIIR组)及混合迭代重建(HIR,CTP-HIR组)并提取CTP动脉期CTA图像;对常规CTA行HIR(CTA-HIR组)。以5分法对各组图像质量进行主观评分;测量基底动脉干、颈内动脉海绵状段、大脑中动脉M1段及脑实质噪声,计算3支动脉信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR)。以数字减影血管造影为参考标准,评估CTP及CTA定位责任血管的准确性。结果 CTP-AIIR组噪声、血管边缘锐利度、小血管可见性和整体可诊断性4项主观评分均显著高于,3支动脉及脑实质噪声均低于,而SNR、CNR均高于CTP-HIR和CTA-HIR组(P均<0.017)。基于CTP-AIIR组与CTA-HIR组判断责任血管的准确率均为96.00%(48/50),与基于CTP-HIR组(44/50,88.00%)差异无统计学意义(P=0.142)。结论 全脑CTP动脉期图像结合AIIR评估AIS可获得与常规CTA相当的图像质量及诊断效能。 展开更多

关键词 脑卒中 体层摄影术 X线计算机 灌注成像 血管造影术

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深度学习全模型迭代算法联合60kVp扫描用于头颈部CT血管成像

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作者 孙其中 孟婷 +2 位作者 彭俪颖 韩义成 王锡明 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期520-524,共5页

目的 观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)联合60 kVp扫描用于头颈部CT血管成像(CTA)的价值。方法 前瞻性纳入86例疑诊头颈部血管疾病患者,随机对其中43例行常规剂量(120 kVp)、对其余43例行低剂量扫描(60 kVp),记录对比剂用量及辐射剂量... 目的 观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)联合60 kVp扫描用于头颈部CT血管成像(CTA)的价值。方法 前瞻性纳入86例疑诊头颈部血管疾病患者,随机对其中43例行常规剂量(120 kVp)、对其余43例行低剂量扫描(60 kVp),记录对比剂用量及辐射剂量。对常规剂量扫描原始图像进行混合迭代重建(HIR)得到A组图像,对低剂量扫描原始图像分别以HIR和AIIR得到B1组、B2组图像。比较3组图像总体质量,显示目标大、小血管及诊断信心的主观评分,以及其目标大血管噪声值(SD)、信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR)。结果 相比常规剂量扫描,低剂量扫描对比剂用量及有效剂量(ED)分别降低36.52%及77.56%。B2组与A组图像质量各项主观评分结果差异均无统计学意义(校正P均>0.05)且均高于B1组(校正P均<0.05);除主动脉弓外,B2组中其余各目标大血管SD均低于A组(校正P均<0.05)。B2组各目标大血管SNR及CNR均高于A组及B1组(校正P均<0.05),而各大血管SD均低于B1组(校正P均<0.05)。结论 AIIR联合60 kVp扫描用于头颈CTA可在保证图像质量满足诊断需求的同时降低对比剂用量及辐射剂量。 展开更多

关键词 图像处理 计算机辅助 深度学习 CT血管成像 辐射剂量

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胸部增强CT联合深度学习全模型迭代算法用于支气管动脉成像

4

作者 韦有永 王甜甜 +5 位作者 罗颖薇 卢林玉 丁艳萍 姚国庆 李清恋 官晓晖 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期530-534,共5页

目的探讨胸部增强CT(C-CECT)联合深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于支气管动脉(BA)成像的价值。方法前瞻性纳入70例接受C-CECT检查的患者,分别以AIIR(AIIR组)与混合迭代重建(HIR,HIR组)重建图像。由2名医师采用5分法对整体图像质量、BA... 目的探讨胸部增强CT(C-CECT)联合深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于支气管动脉(BA)成像的价值。方法前瞻性纳入70例接受C-CECT检查的患者,分别以AIIR(AIIR组)与混合迭代重建(HIR,HIR组)重建图像。由2名医师采用5分法对整体图像质量、BA可追溯性、BA锐利度和诊断BA异常信心进行主观评估,比较组间评分及观察者间评估结果的一致性。比较组间重建图像中胸主动脉、肺动脉干、BA及竖脊肌噪声(SD),上述3支血管相对竖脊肌的对比度噪声比(CNR),以及BA起源处、分叉处与肺门处直径。结果AIIR组整体图像质量、BA可追溯性、BA边缘锐利度及诊断BA异常信心评分均高于HIR组(P均<0.001),且观察者间主观评分的一致性较好(Kappa=0.46~0.73)。AIIR组主动脉、肺动脉干、BA及竖脊肌SD均低于、而上述3支血管CNR均高于HIR组(P均<0.05)。组间BA各处直径差异均无统计学意义(P均>0.05),而观察者间针对AIIR组测量结果的一致性高于HIR组(组内相关系数:0.89~0.94 vs.0.63~0.78)。结论C-CECT联合AIIR可显著提升BA成像质量与诊断信心。 展开更多

关键词 支气管动脉 体层摄影术 X线计算机 人工智能 前瞻性研究

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“互联网+”时代远程影像会诊运营模式探讨 被引量：10

5

作者 姚侃敏 潘自来 +3 位作者 张宁芳 陈黎静 苏文婷 刘宵 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2021年第4期369-372,共4页

2020年新冠肺炎疫情催生人们的生产生活方式迅速变革,同时,远程影像会诊在国家政策指导下获得有力推动。但不同的运营模式产生的效益不同,如何提升运营效率、质量及降低成本,形成良性循环是远程影像会诊获得长足发展的关键。本文探讨&qu... 2020年新冠肺炎疫情催生人们的生产生活方式迅速变革,同时,远程影像会诊在国家政策指导下获得有力推动。但不同的运营模式产生的效益不同,如何提升运营效率、质量及降低成本,形成良性循环是远程影像会诊获得长足发展的关键。本文探讨"互联网+"时代远程影像会诊运营模式和新技术的发展,并提出相应的建议,以期为我国远程医疗的良性发展提供借鉴与参考。 展开更多

关键词 互联网+ 远程医疗 运营模式

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联合人工智能模型迭代重建和70kV超低管电压大幅度降低肺动脉CTA辐射剂量的研究 被引量：1

6

作者 曹建新 朱卓 +3 位作者 张清 韩锦涛 陈颖 许炜 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第10期1361-1366,共6页

目的:探讨联合人工智能模型迭代重建(AIIR)和70kV超低管电压在大幅度降低肺动脉CTA(CTPA)辐射剂量中的应用价值。方法:100例疑似肺动脉栓塞或肺动脉栓塞复查的患者随机分成A组(100 kV管电压)和B组(70 kV管电压)行CTPA检查,A组采用混合... 目的:探讨联合人工智能模型迭代重建(AIIR)和70kV超低管电压在大幅度降低肺动脉CTA(CTPA)辐射剂量中的应用价值。方法:100例疑似肺动脉栓塞或肺动脉栓塞复查的患者随机分成A组(100 kV管电压)和B组(70 kV管电压)行CTPA检查,A组采用混合迭代重建(HIR),B组采用HIR和AIIR。评估A、B两组辐射剂量。评估A组HIR图像、B组HIR图像和AIIR图像背景噪声、肺动脉信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),并采用5分法对CTPA图像质量进行评分。结果:100例患者中10例存在呼吸运动伪影或大量胸腔积液被排除,最终A组和B组分别有50例和40例患者纳入。A、B两组有效辐射剂量(ED)分别为(4.3±0.8)mSv和(1.3±0.2)mSv,与A组相比B组ED下降69.8%(P<0.001)。A组HIR图像、B组HIR和AIIR图像背景噪声分别为(19.2±3.7)HU、(28.1±4.4)HU和(13.7±6.5)HU;B组AIIR图像背景噪声显著低于A组HIR图像和B组HIR图像(P<0.001)。A组HIR图像上右肺动脉信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)分别为21.5±5.9和18.8±5.6,左肺动脉SNR和CNR分别为21.9±6.2和19.2±5.9;B组HIR图像上右肺动脉SNR和CNR分别为19.4±3.7和17.2±3.5,左肺动脉相应数值分别为19.4±3.5和17.2±3.3;B组AIIR图像上右肺动脉SNR和CNR分别为45.7±14.5和40.9±13.4,左肺动脉相应数值分别为46.0±14.6和41.1±13.6;B组AIIR图像上右肺动脉及左肺动脉SNR和CNR均明显高于A组HIR图像和B组HIR图像(P<0.001)。A组HIR图像、B组HIR图像和B组AIIR图像主观评分分别为4.5±0.6、4.1±0.5和4.9±0.3,B组AIIR图像主观评分显著高于A组和B组HIR图像(P<0.001)。结论:联合AIIR和70kV超低管电压在大幅度降低CTPA辐射剂量的同时,图像质量相对于100kV管电压HIR图像更优。 展开更多

关键词 CT血管造影术 人工智能 图像处理 计算机辅助 图像增强 辐射剂量 体层摄影术 X线计算机

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单激发平面回波成像与多激发平面回波成像序列在5.0T颅脑磁共振扩散加权成像中的应用

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作者 陈昊 音大为 +3 位作者 袁姝娅 宋潇鹏 汤润宇 刘影 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第7期700-705,共6页

目的 比较单激发平面回波成像(ssEPI)与多激发平面回波成像(ms EPI)序列在5.0T颅脑磁共振扩散加权成像(DWI)中的图像质量及诊断效果,为EPI诊断脑部疾病提供支持。资料与方法 回顾性分析2023年8—9月中国科学技术大学附属第一医院42例颅... 目的 比较单激发平面回波成像(ssEPI)与多激发平面回波成像(ms EPI)序列在5.0T颅脑磁共振扩散加权成像(DWI)中的图像质量及诊断效果,为EPI诊断脑部疾病提供支持。资料与方法 回顾性分析2023年8—9月中国科学技术大学附属第一医院42例颅脑疾病患者,在5.0T MR下完成头部轴向T2-FLAIR、ss EPI DWI和msEPI DWI扫描。由2名放射科医师独立评估图像质量,测量畸变位移,比较信噪比、病灶-正常组织对比度、对比噪声比和表观扩散系数。结果 msEPI序列的几何形变、磁敏感伪影、边缘锐利度及总体图像质量评分均显著高于ss EPI序列(Z=5.728、4.197、5.766、5.777,P<0.001)。定量分析显示,ms EPI序列的畸变位移较ss EPI序列显著降低[前额叶:(5.91±1.41)mm比(15.63±2.21)mm,t=34.050,P<0.001;前颞叶:(4.17±0.78)mm比(7.18±1.87)mm,t=12.263,P<0.001;后颞叶:(4.76±1.36)mm比(8.38±2.01)mm,t=21.336,P<0.001;脑直径:(4.37±1.65)mm比(12.74±2.84)mm,t=23.255,P<0.001;脑干直径:(0.80±0.63)mm比(1.98±1.63)mm,t=7.092,P<0.001];两组信噪比与对比噪声比差异无统计学意义(P=0.848、0.638)。ms EPI序列的病变-正常组织对比度显著高于ssEPI序列[221(131,311)比150(90,240),Z=3.89,P<0.001]。结论 对于5.0T MRI,ms EPI DWI序列较ss EPI DWI序列在诊断脑部疾病方面具有优异的图像质量和诊断性能。 展开更多

关键词 脑疾病 磁共振成像 超高场强 扩散加权成像 回波平面成像 表观扩散系数 诊断

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低管电压及对比剂用量结合深度学习全模型迭代算法用于上肢CT血管成像显示动静脉瘘

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作者 寿蓓丽 李静 +3 位作者 张文明 陈彬 张月俏 胡红杰 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期543-547,共5页

目的观察低管电压及对比剂用量结合深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于上肢CT血管成像(CTA)显示动静脉瘘(AVF)的价值。方法前瞻性纳入65例临床疑诊AVF狭窄而接受上肢CTA检查的慢性肾衰竭患者,将其随机归入常规组(CD组,n=30)或低剂量组(LD... 目的观察低管电压及对比剂用量结合深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于上肢CT血管成像(CTA)显示动静脉瘘(AVF)的价值。方法前瞻性纳入65例临床疑诊AVF狭窄而接受上肢CTA检查的慢性肾衰竭患者,将其随机归入常规组(CD组,n=30)或低剂量组(LD组,n=35)。对CD组采用常规管电压(100 kVp)及对比剂用量(1.0 ml/kg体质量)采集CTA,并以常规混合迭代重建(HIR)获得A组图像;对LD组以低管电压(80 kVp)及对比剂用量(0.6 ml/kg体质量)采集CTA,分别以HIR和AIIR重建获得B及C组图像。比较A、B、C组图像质量主观、客观评价结果,以及CD与LD组患者辐射剂量及对比剂用量。结果A、C组间图像质量主观评分和诊断瘘口狭窄信心差异均无统计学意义(P均>0.017)而均优于B组(P均<0.017)。C组锁骨下动脉、肱动脉及桡动脉信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR)均高于A、B组(P均<0.017);A、B组差异均无统计学意义(P均>0.017)。低剂量组容积CT剂量指数、剂量长度乘积及对比剂用量均低于常规组(P均<0.001)。结论低管电压及对比剂用量联合AIIR用于上肢CTA显示AVF可在保证图像质量的同时降低辐射剂量和对比剂用量。 展开更多

关键词 动静脉瘘 CT血管成像 人工智能 辐射剂量 对比剂 前瞻性研究

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深度学习全模型迭代算法用于卵巢肿瘤术前低剂量CT

9

作者 蔡晓嘉 韩锦涛 +3 位作者 刘晶 杨帆 王琦 李如迅 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期539-542,共4页

目的 探讨深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于卵巢肿瘤术前低剂量CT的价值。方法 前瞻性对70例卵巢肿瘤先后行腹盆腔常规(120 kVp,200 mAs)及低剂量(120 kVp,40 mAs)门静脉期扫描,对常规剂量图像采用混合迭代重建(HIR)(A组),对低剂量图... 目的 探讨深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于卵巢肿瘤术前低剂量CT的价值。方法 前瞻性对70例卵巢肿瘤先后行腹盆腔常规(120 kVp,200 mAs)及低剂量(120 kVp,40 mAs)门静脉期扫描,对常规剂量图像采用混合迭代重建(HIR)(A组),对低剂量图像采用HIR(B组)及AIIR(C组);比较3组图像主、客观评价结果,记录基于各组图像诊断周围器官侵犯及腹膜转移准确率,以及低剂量与常规剂量扫描的辐射剂量。结果 图像显示肿瘤边界及分隔、肿瘤与周围器官分界清晰度的主观评分,以及肿瘤与腰大肌信噪比和对比度噪声比均依B组、A组、C组次序而升高(P均<0.017);A组与C组显示肿瘤供血血管清晰度主观评分差异无统计学意义(P=0.435),且均高于B组(P均<0.017)。基于A、B、C组诊断周围器官侵犯的准确率分别为83.87%(52/62)、72.58%(45/62)及83.87%(52/62),诊断腹膜转移的准确率分别为85.71%(60/70)、78.57%(55/70)及84.29%(59/70)。相比常规剂量CT,低剂量CT有效剂量降低79.70%(2.60 mSv vs.12.81 mSv,P<0.001)。结论 AIIR可提高卵巢肿瘤低剂量CT图像质量和转移诊断效能。 展开更多

关键词 卵巢肿瘤 人工智能 辐射剂量 体层摄影术 X线计算机 前瞻性研究

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基于深度学习重建的5.0 T眼眶高分辨磁共振成像在视网膜母细胞瘤中的应用价值

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作者 宋庆博 郑慧 +3 位作者 张玉珍 桂婷 覃智威 汪登斌 《中国医学计算机成像杂志》 北大核心 2025年第3期338-344,共7页

目的:对比不同强度智能深度重建(DeepRecon)技术下的5.0 T超高场眼眶高分辨磁共振图像质量.方法:前瞻性收集我院视网膜母细胞瘤患者5.0 T眼眶磁共振图像,并进行不同强度的DeepRecon重建.将图像分为3组:无DeepRecon重建组、中等强度DeepR... 目的:对比不同强度智能深度重建(DeepRecon)技术下的5.0 T超高场眼眶高分辨磁共振图像质量.方法:前瞻性收集我院视网膜母细胞瘤患者5.0 T眼眶磁共振图像,并进行不同强度的DeepRecon重建.将图像分为3组:无DeepRecon重建组、中等强度DeepRecon重建组及高强度DeepRecon重建组.收集35例用于对比不同强度DeepRecon重建的3 mm常规层厚T1WI及T2WI图像质量,采用Friedman检验比较信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR),采用Kruskal-Wallis秩和检验比较主观评分.收集20例用于对比无DeepRecon重建组3 mm常规层厚T2WI及不同强度重建2 mm层厚的薄层T2WI图像质量,采用配对样本t检验比较SNR及CNR,采用Mann-Whitney U检验比较主观评分.结果:DeepRecon重建的3 mm层厚T1WI及T2WI图像的SNR、CNR和主观评分均高于无DeepRecon重建的图像.T2WI-2 mm图像有助于眼球筛板的显示,但T2WI-2 mm图像的主观评分相较于无DeepRecon重建的T2WI-3 mm并未体现出优势.结论:DeepRecon技术提高了图像的SNR和CNR,并可以助力薄层T2WI对小病灶及细微结构的显示,有助于5.0T高分辨磁共振在视网膜母细胞瘤中的应用. 展开更多

关键词 高分辨磁共振成像 深度学习重建 眼眶 视网膜母细胞瘤

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基于深度学习的图像重建技术在鼻咽癌5.0T MRI中的应用

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作者 周鹏辉 刘海彬 +4 位作者 林海 余子铭 许桂晓 何浩强 谢传淼 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第7期694-699,共6页

目的 探讨基于深度学习的图像重建技术在鼻咽癌5.0T MRI中的可行性及应用价值。资料与方法 前瞻性纳入2024年8—12月中山大学肿瘤防治中心50例初诊鼻咽癌患者,应用5.0T MRI进行鼻咽部扫描。患者常规扫描方案包括横轴位T2WI、横轴位T1WI... 目的 探讨基于深度学习的图像重建技术在鼻咽癌5.0T MRI中的可行性及应用价值。资料与方法 前瞻性纳入2024年8—12月中山大学肿瘤防治中心50例初诊鼻咽癌患者,应用5.0T MRI进行鼻咽部扫描。患者常规扫描方案包括横轴位T2WI、横轴位T1WI、横轴位增强T1WI和冠状面增强T1WI脂肪抑制序列,并在常规扫描方案基础上应用不同挡位(1~5挡)的DeepRecon深度学习重建技术,共24组图像。使用Likert量表(5分法)对图像中病灶检测、病灶边缘清晰度、伪影和整体图像质量进行主观评分。使用信噪比和对比噪声比对24组图像质量进行客观评价。比较不同组图像定性、定量指标的差异,并评估2名医师主观评估结果的一致性。结果 对来自2种图像(无DeepRecon重建传统图像与应用DeepRecon重建图像)的4种MRI序列共24组图像进行定性评估发现,除避免产生伪影外,DeepRecon图像(挡位2~4)在所有特征上均显著优于传统图像(Z=-12.11~-6.23,P<0.001)。当DeepRecon重建水平为3挡时,图像综合评分最高,图像质量最佳。与传统图像相比,DeepRecon图像(挡位2~5)在病灶和翼外肌的信噪比显著提高(t=-15.67~-3.44,Z=-6.09~-4.63,P<0.01)。在采用DeepRecon(挡位2~5)的横轴位T2WI、横轴位增强T1WI和冠状面增强T1WI压脂图像中,对比噪声比(病灶/翼外肌)对比度显著改善(t=-12.71~-3.19,Z=-6.08~-4.47,P<0.001)。2位影像诊断医师对图像整体质量主观评分观察者间一致性较好(Kappa=0.75~0.82,P<0.01)。结论 DeepRecon深度学习重建技术显著增加了鼻咽癌传统磁共振图像的信噪比和分辨率,提高其图像清晰度,为影像诊断提升带来更多可能性。 展开更多

关键词 鼻咽癌 磁共振成像 超高场强 人工智能 深度学习 图像质量

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深度学习全模型迭代算法用于髋关节置换术后腹盆腔CT检查

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作者 胡永志 王彬彬 +6 位作者 朱亚新 武鹏飞 曹达 唐玉霞 王传兵 崔维顶 王守巨 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期553-556,共4页

目的观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于全髋关节置换术(THA)后腹盆腔CT的价值。方法回顾性收集接受腹盆腔CT检查的64例THA后患者,其中31例接受常规CT扫描、33例接受双能CT扫描。对常规CT图像分别采用AIIR及混合迭代重建(HIR)算法获... 目的观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于全髋关节置换术(THA)后腹盆腔CT的价值。方法回顾性收集接受腹盆腔CT检查的64例THA后患者,其中31例接受常规CT扫描、33例接受双能CT扫描。对常规CT图像分别采用AIIR及混合迭代重建(HIR)算法获得AIIR及HIR图像,对双能CT重建70~140 keV虚拟单能量图像(VMI)(间隔5 keV),选择综合图像质量最佳图像进行分析;对比3种图像质量主、客观评价结果。结果AIIR图及VMI的伪影、骨骼、诊断信心及显示盆腔器官和血管主观评分均高于HIR图(P均<0.001),而AIIR图与VMI上述主观评分差异均无统计学意义(P均>0.017)。AIIR、HIR图及VMI中的高密度伪影分数及骨骼伪影分数两两比较差异均有统计学意义(P均<0.001)。AIIR图与VMI之间低密度伪影分数及高密度噪声分数差异均无统计学意义(P均>0.017),二者的上述客观评价指标与HIR图差异均有统计学意义(P均<0.017)。AIIR图的低密度噪声分数低于HIR图(P<0.017),而AIIR及HIR图的低密度噪声分数与VMI差异均无统计学意义(P均>0.017)。AIIR及HIR图的骨骼噪声分数均高于VMI(P均<0.017),而二者之间骨骼噪声分数差异无统计学意义(P>0.017)。结论AIIR可减少THA后腹盆腔CT伪影、降低图像噪声并改善图像质量。 展开更多

关键词 体层摄影术 X线计算机 关节成形术 置换 人工智能

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MRI平扫方案膀胱影像报告和数据系统对膀胱癌肌层浸润的诊断价值 被引量：3

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作者 王玮 王鹤 +4 位作者 吴静云 李玮 曹新鸣 薛珂 邱建星 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2023年第5期517-521,528,共6页

目的 探究MRI平扫方案膀胱影像报告和数据系统(VI-RADS)评分对膀胱癌肌层浸润的诊断效能,探究定量参数肿瘤接触径线(TCL)对平扫VI-RADS评分的补充诊断价值。资料与方法 回顾性收集2020年10月—2021年8月于北京大学第一医院行膀胱多参数... 目的 探究MRI平扫方案膀胱影像报告和数据系统(VI-RADS)评分对膀胱癌肌层浸润的诊断效能,探究定量参数肿瘤接触径线(TCL)对平扫VI-RADS评分的补充诊断价值。资料与方法 回顾性收集2020年10月—2021年8月于北京大学第一医院行膀胱多参数MRI增强检查患者60例,以术后病理结果为诊断标准。测量肿瘤基底部与膀胱壁的最大TCL,在两组磁共振图像((1)平扫组:T2WI+扩散加权成像(DWI);(2)增强组:T2WI+DWI+DCE)上对膀胱癌进行VI-RADS评分,通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价其诊断效能。结果 60例患者中,39例行经尿道电切手术,21例行根治性膀胱全切,最终37例(61.7%)诊断为非肌层浸润膀胱癌,23例(38.3%)诊断为肌层浸润膀胱癌。平扫组与增强组VI-RADS评分AUC比较,差异无统计学意义(0.948比0.954,P>0.05)。肌层浸润膀胱癌的TCL值[2.90(2.10,4.90)cm]大于非肌层浸润膀胱癌[1.40(0.85,2.00)cm](Z=4.171,P<0.001),其诊断肌层浸润膀胱癌的AUC为0.822。TCL联合平扫VI-RADS评分诊断肌层浸润膀胱癌AUC为0.953,较单独使用平扫VI-RADS评分略提升。结论 MRI平扫方案膀胱VI-RADS评分具有较高的肌层浸润诊断能力,联合定量参数TCL值可进一步提高其诊断效能。 展开更多

关键词 膀胱肿瘤 磁共振成像 数据系统 病理学 外科

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改进ESPRIT算法在转子动不平衡信号提取中的应用

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作者 张淑彦 蔡萍 朱明 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第1期92-97,共6页

提取转子动不平衡信号参量时,近频干扰严重影响互相关等传统周期信号处理方法的性能。针对近频干扰影响转子动不平衡信号准确提取的问题,提出一种基于改进的ESPRIT算法的信号参数提取方法,对传统的奇异值定阶法进行改进,实现了对信号模... 提取转子动不平衡信号参量时,近频干扰严重影响互相关等传统周期信号处理方法的性能。针对近频干扰影响转子动不平衡信号准确提取的问题,提出一种基于改进的ESPRIT算法的信号参数提取方法,对传统的奇异值定阶法进行改进,实现了对信号模态数的准确识别,继而利用改进的ESPRIT方法识别不平衡信号的幅值相位。实验结果表明:相较于传统互相关法和FFT方法,该方法有效解决了短数据、大近频干扰、非整周期条件下不平衡振动信号参数的准确提取问题,在数据长度大于半拍时,结果即趋于稳定,将幅值测量误差降至3%以下,相位测量误差降至3°以下,提高了检测效率和准确度。 展开更多

关键词 动不平衡 近频干扰抑制 ESPRIT 奇异值 定阶方法 信号参数提取

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深度学习全模型迭代算法重建先天性心脏病婴儿胸部低剂量CT图像

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作者 孙明华 彭俪颖 +5 位作者 张飞飞 潘玉坤 李童 张继良 谢瑞刚 葛英辉 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期525-529,共5页

目的观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于重建先天性心脏病婴儿胸部低剂量CT图像的价值。方法前瞻性纳入262例拟接受胸部CT检查的先天性心脏病婴儿,随机将其分为低剂量组(n=142)与常规剂量组(n=120)。对低剂量组以管电压80 kVp、管电... 目的观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于重建先天性心脏病婴儿胸部低剂量CT图像的价值。方法前瞻性纳入262例拟接受胸部CT检查的先天性心脏病婴儿,随机将其分为低剂量组(n=142)与常规剂量组(n=120)。对低剂量组以管电压80 kVp、管电流10 mAs行胸部CT扫描,分别采用混合迭代重建(HIR,A组)和AIIR(B组)重建图像;对常规剂量组以管电压80 kVp、管电流100 mAs行胸部CT扫描,以HIR重建图像(C组)。比较3组图像主、客观评价结果,分析AIIR的价值。结果3组图像质量及显示结构清晰度差异均有统计学意义(P均<0.001)。除显示叶间裂清晰度外,B、C组图像主观评分差异均无统计学意义(校正P均>0.05),而A组图像主观评分均低于B、C组(校正P均<0.05)。3组肺实质噪声(SD)、信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR)差异均有统计学意义(P均<0.001),且两两比较差异均有统计学意义(校正P均<0.05)。低剂量组与常规剂量组有效剂量分别为0.09(0.08,0.10)及0.85(0.75,1.03)mSv,前者低于后者(Z=-13.942,P<0.001)。结论利用AIIR可使先天性心脏病婴儿胸部低剂量CT图像质量与常规剂量扫描相当。 展开更多

关键词 婴儿 心脏病 低剂量 体层摄影术 X线计算机 人工智能

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深度学习全模型迭代算法用于重建CT图像:体模实验

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作者 曹文静 孙昊桦 +2 位作者 赵立毅 李翔 全国涛 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第4期557-562,共6页

目的 利用体模评估深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于重建CT图像的价值。方法 以模型迭代重建(MBIR)结合深度学习(DL)生成AIIR,对CCT MITA IQ体模、CT ACR 464体模、Catphan 700体模、光盘叠加体模及CT PBU-60全身体模进行CT扫描;分别... 目的 利用体模评估深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于重建CT图像的价值。方法 以模型迭代重建(MBIR)结合深度学习(DL)生成AIIR,对CCT MITA IQ体模、CT ACR 464体模、Catphan 700体模、光盘叠加体模及CT PBU-60全身体模进行CT扫描;分别采用滤波反投影法(FBP)、KARL 3D迭代重建等常规算法及AIIR重建CT图像,比较各种重建图像的噪声、X线剂量水平,以及低对比度分辨力、高对比度空间分辨力、锥束伪影及条形伪影等。结果 相比常规算法,利用AIIR重建CT图像可使噪声降低61.74%~99.76%、X线剂量降低60.00%~90.00%,同时将低密度分辨能力提升至1.99~4.86倍、高对比度空间分辨力提升至1.55~2.57倍,且能明显减轻锥束伪影及条形伪影。结论 AIIR用于重建CT图像较常规算法具有明显优势。 展开更多

关键词 体层摄影术 X线计算机 图像处理 计算机辅助 深度学习 体模 显像术

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基于5.0 T磁共振T2加权液体衰减反转恢复序列对脑白质高信号评估的前瞻性研究

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作者 成小山 曹丽 +5 位作者 郑信德 王睿 陈财忠 曾蒙苏 杨志刚 缪熙音 《磁共振成像》 北大核心 2025年第6期116-121,共6页

目的探讨5.0 T超高场MRI中T2加权液体衰减反转恢复序列(T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery,T2W-FLAIR)在可疑脑血管病患者脑白质高信号(white matter hyperintensities,WMH)检测中的图像质量优势及病灶可视化的价值。材... 目的探讨5.0 T超高场MRI中T2加权液体衰减反转恢复序列(T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery,T2W-FLAIR)在可疑脑血管病患者脑白质高信号(white matter hyperintensities,WMH)检测中的图像质量优势及病灶可视化的价值。材料与方法前瞻性纳入2023年11月至2024年9月73例因疑似或确诊脑缺血事件患者。所有患者均接受5.0 T及3.0 T头颅MRI检查。由经验丰富的放射科医师采用Likert 5分量表法评估两种场强下T2W-FLAIR序列的图像质量,并定量计算信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、对比度噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR),比较同一患者相同脑区的WMH病灶面积及数量。统计学分析采用Wilcoxon符号秩检验及配对χ^(2)检验。结果相较于3.0 T T2W-FLAIR,5.0 T T2W-FLAIR的图像质量评分(5.0 vs.4.5)、SNR(2.44 vs.1.97)、CNR(1.43 vs.0.97)更高,且WMH检出效果更好。此外,同一患者相同区域5.0 T T2W-FLAIR显示的WMH病灶面积更大(P<0.001)、数量更多(P<0.001),尤其是对微小病灶的检测能力提升显著。结论5.0 T T2W-FLAIR在WMH的显示上优于3.0 T T2W-FLAIR,尤其在图像清晰度、微小病灶检出方面更具优势,有助于脑内小缺血灶的早期诊断及准确评估,具有重要临床价值。 展开更多

关键词 脑白质高信号 超高场磁共振成像 缺血性脑卒中 液体衰减反转恢复序列 信噪比

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人工智能模型迭代重建对低剂量腹部增强CT图像质量的影响 被引量：4

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作者 曹建新 朱卓 +4 位作者 许炜 刘廷 韩锦涛 陈颖 张清 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期547-555,共9页

目的:评估人工智能模型迭代重建(AIIR)对低剂量腹部增强CT图像质量的影响,并寻求最佳AIIR等级。方法:对52例患者行低剂量腹部增强CT检查,采用滤波反投影(FBP)重建、混合迭代重建(HIR)及AIIR(5~1级)。评估FBP、HIR及AIIR图像质量的客观... 目的:评估人工智能模型迭代重建(AIIR)对低剂量腹部增强CT图像质量的影响,并寻求最佳AIIR等级。方法:对52例患者行低剂量腹部增强CT检查,采用滤波反投影(FBP)重建、混合迭代重建(HIR)及AIIR(5~1级)。评估FBP、HIR及AIIR图像质量的客观参数。两位放射科医师采用盲法按5分法对FBP、HIR及AIIR图像的噪声程度评分(1分为噪声非常小;5分为噪声大不能接受),并按5分法对AIIR图像的蜡状伪影程度评分(1分为无蜡状伪影;5分为完全不能接受的蜡状伪影)。结果:动脉期FBP、HIR及AIIR 5~1级图像上肝脏噪声分别为(22.6±3.1)、(14.6±2.1)、(9.3±0.9)、(7.9±0.8)、(6.4±0.8)、(4.8±0.9)和(3.3±1.1)Hu,静脉期相应图像上肝脏噪声分别为(23.8±3.7)、(15.5±2.4)、(9.7±1.1)、(8.3±0.9)、(6.7±0.8)、(5.0±0.8)和(3.4±1.0)Hu。FBP、HIR及AIIR 5~1级图像上,腰大肌噪声分别为(25.4±4.1)、(16.6±2.7)、(10.3±1.7)、(8.8±1.7)、(7.3±1.7)、(5.6±1.8)和(4.0±2.0)Hu,髂腰肌相应噪声分别为(23.1±4.0)、(15.5±3.2)、(10.2±2.2)、(9.1±2.3)、(7.8±2.5)、(6.5±2.6)和(5.3±2.8)Hu。AIIR图像上肝脏、腰大肌及髂腰肌噪声均明显低于FBP图像和HIR图像(P<0.01)。腹主动脉在FBP、HIR、AIIR 5~1级图像上噪声分别为(27.0±3.9)、(18.0±2.8)、(10.9±1.7)、(9.4±1.6)、(7.7±1.6)、(6.0±1.7)和(4.4±1.9)Hu,相应的信噪比(SNR)分别是(19.4±4.3)、(29.1±6.4)、(48.1±9.1)、(56.2±10.6)、(68.8±13.9)、(90.1±21.5)和(135.0±49.6)。门静脉在FBP、HIR、AIIR 5~1级图像上噪声依次分别是(26.7±4.4)、(17.6±3.5)、(11.2±3.0)、(9.8±3.1)、(8.2±3.3)、(6.6±3.6)和(5.0±3.9)Hu,SNR依次分别是(7.6±2.1)、(11.6±3.4)、(18.4±3.5)、(21.5±4.4)、(26.2±6.0)、(34.6±9.5)和(52.5±21.2)。AIIR图像与FBP图像及HIR图像相比,腹主动脉和门静脉噪声明显减低(P<0.01),SNR明显增加(P<0.01)。医师1动脉期FBP、HIR、AIIR 5~1级图像噪声评分分别为(3.58±0.50)、(2.35±0.48)、(1.42±0.50)、(1.08±0.27)、(1.02±0.14)、(1.00±0.00)和(1.00±0.00),静脉期相应数值分别为(3.63±0.49)、(2.35±0.56)、(1.31±0.47)、(1.08±0.27)、(1.00±0.00)、(1.00±0.00)和(1.00±0.00);医师2动脉期FBP、HIR、AIIR 5~1级图像噪声评分分别为(3.60±0.50)、(2.48±0.51)、(1.52±0.51)、(1.10±0.30)、(1.06±0.24)、(1.06±0.24)和(1.00±0.00),静脉期相应数值分别为(3.65±0.48)、(2.54±0.50)、(1.50±0.51)、(1.17±0.38)、(1.02±0.14)、(1.00±0.00)和(1.00±0.00);5种AIIR图像噪声程度评分均显著低于FBP和HIR图像(P<0.01)。医师1动脉期AIIR 5~1级蜡状伪影程度评分分别为(1.04±0.19)、(1.12±0.32)、(1.92±0.48)、(2.73±0.49)和(4.15±0.54),静脉期分别为(1.02±0.14)、(1.19±0.40)、(2.02±0.42)、(3.10±0.41)和(4.02±0.37);医师2动脉期AIIR 5~1级图像蜡状伪影程度评分分别为(1.21±0.41)、(1.23±0.43)、(2.10±0.41)、(2.88±0.55)和(4.12±0.43),静脉期分别为(1.12±0.32)、(1.33±0.47)、(2.29±0.46)、(3.17±0.38)和(4.00±0.40)。蜡状伪影程度AIIR 5级和4级动脉期及静脉期图像评分显著低于AIIR 3~1级图像(P<0.01),且AIIR 5级与4级图像之间评分无明显差异(P>0.05)。结论:AIIR能够显著提升低剂量腹部增强CT的图像质量,其中5级和4级AIIR图像质量最优。 展开更多

关键词 人工智能 迭代重建 CT 图像质量

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不同重建算法对定量CT椎体骨密度测定准确性的影响 被引量：4

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作者 郝辉 朱书萌 +3 位作者 赵文哲 徐士杰 丁宁宁 杨健 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2023年第10期1090-1095,共6页

目的探讨不同重建算法对体模定量CT(QCT)骨密度测定值准确性的影响。材料与方法使用编号145号欧洲腰椎体模,用低剂量与常规剂量扫描方案(120 kVp,参考管电流分别为30 mAs、200 mAs)各扫描10次,每次间隔5 min。原始数据重建算法选择滤波... 目的探讨不同重建算法对体模定量CT(QCT)骨密度测定值准确性的影响。材料与方法使用编号145号欧洲腰椎体模,用低剂量与常规剂量扫描方案(120 kVp,参考管电流分别为30 mAs、200 mAs)各扫描10次,每次间隔5 min。原始数据重建算法选择滤波反投影(FBP)、混合迭代(KARL 3D,level=1~9)、深度学习(AIIR,level=1~5)。测定两种剂量下3种重建算法各椎体CT值、QCT骨密度值。采用单因素方差分析评价各椎体CT值、骨密度值间的差异,并比较各组骨密度测量值的相对标准偏差、相对测量误差。结果椎体CT值低剂量(L2:F=5.144,P<0.01;L3:F=3.626,P<0.01)、常规剂量(L1:F=4.726,P<0.01;L2:F=2.190,P=0.011)各算法间比较,差异有统计学意义。CT值KARL算法较FBP、AIIR高且随重建等级增高而增高,AIIR算法CT值相对稳定。骨密度值3种算法测量值与体模标称值相比均较高。骨密度在低剂量(L1:F=4.358,P<0.01;L2:F=9.309,P<0.01;L3:F=9.292,P<0.01)、常规剂量(L1:F=9.356,P<0.01;L2:F=6.853,P<0.01;L3:F=5.513,P<0.01)各算法间比较,差异均有统计学意义。KARL算法骨密度值较FBP、AIIR高,且随重建等级升高测定值升高,AIIR算法骨密度值相对稳定。AIIR算法的相对误差较小,准确度高。结论不同算法重建后体模图像骨密度测定值与标称值虽然存在差异,但均在误差允许范围内。经深度学习重建后的图像测得骨密度值更接近标称值、测量误差小稳定性高。 展开更多

关键词 腰椎体模 定量计算机断层扫描 骨密度 重建算法 深度学习

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基于磁共振超短回波时间序列的影像组学模型预测非小细胞肺癌淋巴结转移 被引量：8

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作者 王莹 崔颖颖 +7 位作者 王鑫慧 孟楠 冯鹏洋 余璇 袁健闵 杨阳 王哲 王梅云 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期17-20,41,共5页

目的建立一种基于磁共振三维超短回波时间(three-dimensional ultrashort echo time,3D-UTE)成像的影像组学模型,用于评估非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)的淋巴结转移情况。材料与方法回顾性分析河南省人民医院2022年... 目的建立一种基于磁共振三维超短回波时间(three-dimensional ultrashort echo time,3D-UTE)成像的影像组学模型,用于评估非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)的淋巴结转移情况。材料与方法回顾性分析河南省人民医院2022年4月至2022年10月的48例NSCLC患者的3D-UTE影像资料,并利用相关软件提取其影像组学特征。最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析和SelectKBest被用于特征筛选。采用支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立预测模型,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估其性能。Bootstrap(1000次采样)和校准曲线被用于该模型的验证。结果通过SVM算法建立的3D-UTE影像组学模型能够较好地预测NSCLC患者的淋巴结转移情况,ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.89[95%置信区间(confidence interval,CI):0.77~0.96],敏感度为88.00%,特异度为86.96%。该预测模型在基于Bootstrap的验证中仍具有较高的诊断性能,AUC为0.87(95%CI:0.85~0.89);校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值之间有较好的一致性。结论基于SVM算法的3D-UTE影像组学模型可以用来评估NSCLC患者淋巴结是否转移,有望为相关临床诊疗提供新的参考。 展开更多

关键词 非小细胞肺癌 淋巴结转移 超短回波时间 影像组学 磁共振成像

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