低剂量CT联合全模型迭代重组算法对周围型肺癌图像质量影响的研究

摘要：

目的 探讨低剂量CT扫描结合全模型迭代重组(IMR)技术在周围型肺癌的应用价值,并比较IMR、部分迭代重组算法(HIR)、滤波反投影(FBP)对图像质量的影响.方法 搜集经活检确诊为周围型肺癌的患者52例,患者均行低剂量胸部CT(LD-CT)、次低剂量(SLD-CT)及极低剂量(ULD-CT)三次扫描,采用FBP、HIR、IMR分别对三组不同剂量胸部CT扫描的原始数据进行重组,比较FBP、HIR、IMR重组算法在不同剂量下的图像质量及显示周围型肺癌影像特征的优劣.结果 ULD-CT组的平均有效辐射剂量为(0.3±0.02)mSy.各等级剂量下,图像客观噪声IMR＜ HIR＜ FBP,差异有统计学意义(F=24.2.8,P＜0.05).ULD-IMR在评价肺癌病灶时,其能力与LD-HIR相似.当患者体质指数(BMI) ＞25 kg/m2时,ULD-IMR图像质量降低,但病灶信噪比(SNR)未受影响(t=0.75,P＞0.05).结论 ULD-CT结合IMR剂量与LD-CT相比剂量能降低88％,但不降低图像整体质量,并能良好显示周围型肺癌的影像学征象,且不受患者BMI影响.

关键词：迭代重建算法、辐射剂量、体层摄影术、X线计算机、周围型肺癌

所属期刊栏目：37

分类号：R814.42;TP391.41;R734.2

资助基金：国家重点研发计划;广东省省级科研计划项目

在线出版日期：2019-01-09（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：1928-1932