MBIR重建算法在改善腹部CT图像质量方面的价值研究
目的 比较基于模型的迭代重建(MBIR)、自适应统计迭代重建(ASiR)和滤波反投影(FBP)3种重建算法对低剂量扫描条件下腹部CT图像质量的影响.方法 共36例成年患者在能谱CT(Discovery CT750HD)上行常规胸部CT检查,采用自动曝光控制技术(Auto mA; GE Healthcare,Waukesha,Wis)进行扫描.获得FBP、40％ASiR和MBIR算法重建的0.625 mm层厚的CT图像.测量并比较所得部分上腹部图像的背景噪声,肝脏、竖脊肌、腹主动脉的噪声及图像的对比噪声比(CNR);并对腹部图像质量进行主观评价.结果 相同层厚情况下,与FBP相比,40％ ASiR和MBIR图像的背景噪声、肝脏、竖脊肌和腹主动脉的噪声分别降低21.82％、16.62％、23.10％和24.74％及57.00％、70.17％、67.77％和74.49％.与FBP相比,40％ ASiR和MBIR的CNR分别提高26.47％和235.29％.相同层厚情况下,MBIR图像的噪声最小,CNR最高.MBIR图像中的噪声明显低于FBP图像,而CNR明显高于FBP(P ＜0.001).图像质量的主观评分MBIR也明显高于FBP(4.32±0.55 vs 2.51±0.68,P＜0.001).结论 在低剂量扫描条件下,MBIR和ASiR重建算法有助于提高腹部CT图像的质量,特别是MBIR重建算法可以明显提高图像的CNR,并显著降低图像的噪声.采用MBIR重建算法具有降低常规腹部CT检查的辐射剂量的潜能.
基于模型迭代重建、自适应统计迭代重建、滤波反投影重建、图像噪声、低剂量
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2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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