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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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基于T1 mapping序列的定量参数鉴别肺癌病理类型的应用研究 被引量:4
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作者 张玮 赵鹏 +7 位作者 郭文秀 林祥涛 张琪 何雨 马文静 杨咏青 汪玉 刁瑞园 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期33-39,48,共8页
目的评估基于纵向弛豫时间定量序列(T1 mapping)的定量参数预测肺癌病理类型的可行性。材料与方法共收治经病理确诊的肺癌患者117例,包括腺癌62例,鳞状细胞癌26例,小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)29例,于治疗前行常规MRI、T1 m... 目的评估基于纵向弛豫时间定量序列(T1 mapping)的定量参数预测肺癌病理类型的可行性。材料与方法共收治经病理确诊的肺癌患者117例,包括腺癌62例,鳞状细胞癌26例,小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)29例,于治疗前行常规MRI、T1 mapping检查。采用B1场校正的3D可变翻转角VIBE序列分别于增强前及增强后5 min采集T1 mapping图像,测量肿瘤大小、增强前T1值(T1pre)、增强后T1值(T1post),并计算增强前后T1值变化△T1、增强前后T1值变化率△T1%。采用SPSS和MedCalc软件进行分析,运用logistic回归联合ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价各组各定量参数的差异及多参数联合的诊断价值。结果腺癌、鳞状细胞癌和SCLC的ΔT1、ΔT1%和T1post差异有统计学意义(P<0.05),而T1pre差异无统计学意义(P=0.506)。鉴别SCLC和非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)的T1post、△T1和△T1%值的AUC分别为0.856、0.805和0.864,3个参数的组合可以提高鉴别SCLC和NSCLC的诊断准确度(AUC=0.870,P<0.05)。△T1、△T1%鉴别腺癌和鳞状细胞癌的AUC分别为0.755和0.767,两者联合可提高诊断准确度(AUC=0.771,P>0.05)。T1post、△T1%鉴别鳞状细胞癌和SCLC的AUC分别为0.788和0.818,两者联合可提高诊断准确度(AUC=0.831,P>0.05)。T1post、△T1%鉴别腺癌和SCLC的AUC分别为0.895、0.873,二者联合可提高诊断准确度(AUC=0.898,P>0.05)。结论T1 mapping可以无创定量地获得腺癌、鳞状细胞癌和SCLC的T1值,可用于区分SCLC与NSCLC以及鳞状细胞癌和腺癌,具有一定的临床应用价值。 展开更多
关键词 肺癌 腺癌 鳞状细胞癌 小细胞肺癌 定量分析 功能磁共振成像 纵向弛豫时间定量序列 磁共振成像
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极稀疏投影数据的CT图像重建 被引量:3
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作者 武丽君 孙丰荣 +2 位作者 杨江飞 于倩蕾 贺芳芳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2366-2373,共8页
从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像,从而能够在显著降低计算机断层成像(CT)检查X-射线辐射剂量的前提下,提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建,提出了投影驱动的系统模型,并将CT迭代图... 从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像,从而能够在显著降低计算机断层成像(CT)检查X-射线辐射剂量的前提下,提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建,提出了投影驱动的系统模型,并将CT迭代图像重建与压缩感知(CS)理论相结合,设计了一种CT迭代图像重建算法,且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下([0,2π]范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度),算法数值精度高,计算复杂度低,内存开销少,有很强的工程实用性。 展开更多
关键词 计算机断层成像(CT) 图像重建 稀疏投影 投影驱动 压缩感知(CS)
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