深度学习重建算法联合"双低"技术在肺动脉CT血管造影中的可行性研究

摘要：

目的 探讨深度学习图像重建(DLIR)算法联合低管电压、低对比剂剂量(双低)在肺动脉CT血管造影中的可行性.方法 60例临床拟诊为肺动脉栓塞(PE)的患者随机分成两组,每组30例,行CT肺动脉血管造影(CTPA)检查.常规组为A组,扫描管电压为100 kVp,对比剂用量为45 ml,采用ASIR-V50％重建;双低组扫描管电压为70 kVp,对比剂用量为35 ml,采用不同水平的DLIR重建,包括B组(DLIR-L)、C组(DLIR-M)、D组(DLIR-H).比较双低组和常规组辐射剂量及图像质量.结果 双低组和常规组的有效辐射剂量(ED)分别为(2.05±0.76)mSv、(2.56±0.68)mSv,差异有统计学意义(P＜0.05).双低组(B、C、D组)肺动脉主干、右肺上叶主干、右肺中叶内侧段、右肺下叶内侧基底段肺动脉CT值及右肺中叶内侧段、右肺下叶内侧基底段肺动脉和肺静脉CT值差值较常规组(A组)明显升高,差异有统计学意义(P＜0.05).双低组(B、C、D组)噪声较常规组(A组)降低,C组、D组较常规组(A组)差异有统计学意义(P＜0.05),双低组内随着DLIR重建水平的增加,图像噪声递减.双低组(B、C、D组)SNR、CNR较常规组升高,C组、D组较常规组(A组)差异有统计学意义(P＜0.05),双低组内随着DLIR重建水平的增加,SNR、CNR升高.双低组内随着DLIR重建水平的增加,主观评分增高,D组4分所占比例最多;A组和C组、A组和D组、B组和D组差异均有统计学意义(P＜0.05).结论 DLIR算法联合低电压、低对比剂剂量行CTPA获得图像质量优于常规组,能满足临床诊断需求,同时降低了辐射剂量及对比剂用量.

关键词：肺动脉CT血管造影、深度学习图像重建、低管电压、低对比剂、辐射剂量

所属期刊栏目：42

分类号：R814.42;R543.2;TP391.41

资助基金：宁夏回族自治区重点研发一般项目;西北民族大学中央高校基本科研项目

在线出版日期：2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：493-497