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肠系膜下动脉CTA应用深度学习重建算法降低辐射剂量的可行性研究
被引量：
1
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作者
张竞颐
刘义军
+5 位作者
王诗耕
童小雨
范勇
陈安良
胡梦婷
程启烨
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2024年第5期616-621,共6页
目的:探究不同等级的深度学习重建算法(DL)对低剂量肠系膜下动脉(IMA)CT血管成像(CTA)图像质量的影响,并获得IMACTA图像最佳DL等级。方法:前瞻性收集行IMACTA的患者60例,随机分为A组和B组。A组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级3...
目的:探究不同等级的深度学习重建算法(DL)对低剂量肠系膜下动脉(IMA)CT血管成像(CTA)图像质量的影响,并获得IMACTA图像最佳DL等级。方法:前瞻性收集行IMACTA的患者60例,随机分为A组和B组。A组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级3,重建Karl5图像;B组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级2,重建DL(1~4)等级图像,记为B1~B4组,并记录2组的辐射剂量。在轴位图像上测量IMA主干、同层腹主动脉和竖脊肌的CT值和噪声(SD)值,计算各血管的信噪比(SNR)对比度噪声比(CNR)和质量因数(FOM)。重组容积再现(VR)和最大密度投影(MIP)图像,由2名诊断医师对二维和三维图像进行5分制评分。结果:B组有效辐射剂量(ED)与A组相比降低了42.08%(P<0.05)。随着DL等级的提高,B1~B4组SD值逐渐降低,SNR,CNR和FOM逐渐提高(P<0.05)。B3、B4组腹主动脉的SNR、CNR、FOM优于A组(P<0.05)。2名诊断医师对图像主观评分一致性良好(Kappa值0.795~0.891,P<0.05)。B2、B3组与A组主观评分差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:深度学习重建算法在保证IMACTA图像质量的前提下实现了降低辐射剂量的目的。在满足诊断需求的情况下,DL3为临床推荐的最优重建等级。
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关键词
辐射剂量
深度学习算法
肠系膜下动脉
图像质量
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职称材料
题名
肠系膜下动脉CTA应用深度学习重建算法降低辐射剂量的可行性研究
被引量：
1
1
作者
张竞颐
刘义军
王诗耕
童小雨
范勇
陈安良
胡梦婷
程启烨
机构
辽宁省大连市大连医科大学附属第一医院放射科
出处
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2024年第5期616-621,共6页
文摘
目的:探究不同等级的深度学习重建算法(DL)对低剂量肠系膜下动脉(IMA)CT血管成像(CTA)图像质量的影响,并获得IMACTA图像最佳DL等级。方法:前瞻性收集行IMACTA的患者60例,随机分为A组和B组。A组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级3,重建Karl5图像;B组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级2,重建DL(1~4)等级图像,记为B1~B4组,并记录2组的辐射剂量。在轴位图像上测量IMA主干、同层腹主动脉和竖脊肌的CT值和噪声(SD)值,计算各血管的信噪比(SNR)对比度噪声比(CNR)和质量因数(FOM)。重组容积再现(VR)和最大密度投影(MIP)图像,由2名诊断医师对二维和三维图像进行5分制评分。结果:B组有效辐射剂量(ED)与A组相比降低了42.08%(P<0.05)。随着DL等级的提高,B1~B4组SD值逐渐降低,SNR,CNR和FOM逐渐提高(P<0.05)。B3、B4组腹主动脉的SNR、CNR、FOM优于A组(P<0.05)。2名诊断医师对图像主观评分一致性良好(Kappa值0.795~0.891,P<0.05)。B2、B3组与A组主观评分差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:深度学习重建算法在保证IMACTA图像质量的前提下实现了降低辐射剂量的目的。在满足诊断需求的情况下,DL3为临床推荐的最优重建等级。
关键词
辐射剂量
深度学习算法
肠系膜下动脉
图像质量
Keywords
Radiation dosage
Deep learning
Mesenteric artery,inferior
Image quality
分类号
R812 [医药卫生—放射医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
肠系膜下动脉CTA应用深度学习重建算法降低辐射剂量的可行性研究
张竞颐
刘义军
王诗耕
童小雨
范勇
陈安良
胡梦婷
程启烨
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2024
1
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