多模型迭代重建算法在提高常规剂量胸部CT图像质量的临床价值

摘要：

目的 探讨基于多模型的迭代重建算法(ASIR-V)和自适应统计迭代重建算法(ASIR)在常规剂量胸部CT检查中降低图像噪声和提高图像质量的临床价值.方法 选取行宝石能谱CT常规剂量胸部平扫患者30例.所有患者均采用自动管电流调制技术,预设噪声指数为14,对同一患者所得图像采用10％～100％(间隔10％)的不同权重ASIR-V以及40％ASIR进行重建.于气管隆突层面测量各重建图像皮下脂肪,竖脊肌和降主动脉的CT值及标准差SD值,同时计算图像的SNR.2名有经验的放射科医师采用5分法对图像质量进行主观评分.结果 所有ASIR-V图像中,皮下脂肪,竖脊肌及降主动脉的SD值随ASIR-V权重的增加逐渐降低,而SNR相应增加,其中,20％ASIR-V～100％ASIR-V图像的噪声明显低于40％ASIR图像,差异有统计学意义(P<0.05).图像质量主观评价方面,所有ASIR-V图像均能满足临床诊断要求,50％ASIR-V～70％ASIR-V图像质量明显优于40％ASIR及其他ASIR-V图像,并且60％ASIR-V图像对于病灶细微结构的显示最佳.结论 在常规剂量胸部CT检查中,相比ASIR算法,ASIR-V技术能够显著降低图像噪声,并且采用60％ASIR-V算法重建的胸部CT图像质量最佳.

关键词：胸部、多模型迭代重建算法、图像噪声、图像质量、计算机体层成像

所属期刊栏目：36

分类号：R323.2;R814.42(人体形态学)

在线出版日期：2020-04-21（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：475-478,486