AI图像优化算法结合80kV扫描在肾动脉CTA图像质量和辐射剂量控制的技术应用
目的 探讨人工智能(AI)图像优化算法联合80 kV扫描对肾动脉CT血管成像(CTA)图像质量和辐射剂量的影响.方法 前瞻性连续纳入行肾动脉CTA检查的60例患者,随机分为A、B两组,每组30例.A组为常规组:管电压120 kV,对比剂70 ml,图像算法采用滤波反投影;B组为低电压组:管电压80 kV,对比剂70 ml,根据重建方法的不同,将低电压组分为B1、B2、B3三个亚组,B1为低剂量迭代组,采用迭代ClearView+(50％)重建图像;B2组为低剂量AI组,采用AI图像优化算法;B3组为低剂量FBP组.对A组、B1、B2及B3组的图像质量进行统计学分析,客观评价4组肾动脉感兴趣区(ROI)的CT值及噪声(SD)值,计算信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR),主观评价由两名副主任医师采用双盲法进行5分制评价.分析A、B两组的辐射剂量有无差异.结果 A、B两组患者临床资料的比较均无统计学差异.B2组腹主动脉、左肾动脉噪声相较于A组、B1及B3组明显降低,差异有统计学意义(P＜0.05);B2组腹主动脉、右肾动脉SNR及腹主动脉、左肾动脉CNR均高于A组、B1及B3组,差异有统计学意义(P＜0.05);两名观察者对4组肾动脉MIP以及VR像评分一致性良好(Kappa=0.675～0.842),B2组与A组之间的主观评价无统计学意义;A、B组CTDIvol、DLP以及ED的差异均有统计学意义(均P＜0.001);B组CTDIvol较A组降低75.93％、DLP降低了 69.85％、ED下降了 69.76％.结论 AI图像优化技术联合80 kV扫描技术,可以在获得和常规扫描同样图像质量的前提下,有效降低患者的辐射剂量,具有较大的临床应用价值.
人工智能、辐射剂量、图像优化、CT肾动脉血管造影
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TP391.41;R814.42;R730.55
十堰市市级引导性科研项目21Y31
2023-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1719-1724
