深度学习算法结合三低技术在上腹部动脉CT血管造影中的应用

摘要：

目的 探讨深度学习图像重建(DLIR)结合低辐射剂量、低对比剂剂量、低对比剂注射速度(三低技术)在上腹部动脉CT血管造影(CTA)中的应用价值.方法 本研究对象为2021年6月至2021年10月在中山大学附属第三医院接受上腹部动脉CTA检查的60例患者.患者均签署知情同意书,符合医学伦理学规定.其中男33例,女27例;年龄19～86岁,中位年龄49岁.按扫描方案分为标准方案组(S组,30例)和三低方案组(L组,30例).记录两组的有效辐射剂量(ED)、对比剂剂量、对比剂注射速度.对S组进行60％ASIR-V(S-AV60)图像重建;对L组进行60％ASIR-V(L-AV60)、80％ASIR-V(L-AV80)、DLIR-M(L-DM)和 DLIR-H(L-DH)图像重建.客观图像质量评价参数包括上腹部动脉CT值、标准差(SD)值、信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR);主观图像质量由两名放射科医师对重建图像进行双盲法评分.两组ED、对比剂剂量等比较采用t检验;SD、SNR、CNR等客观图像质量评价参数比较采用单因素方差分析;主观图像质量评分比较采用Kruskal-Wallis检验;采用Kappa检验分析两名放射科医师主观评分的一致性.结果 L组ED为(5.1±1.3)mSv,明显低于S组的(10.5±2.1)mSv(t=-12.397,P＜0.05);对比剂剂量为(65±11)ml,明显低于S组的(100±21)ml(t=-8.150,P＜0.05);与S组注射速度5.0 ml/s相比,L组3.5 ml/s降低30％.对于上腹部CTA成像,L-DH组SD最小,SNR和CNR最大(P＜0.05).L-DH组重建图像的清晰度、图像噪声、图像伪影、小分支显示、临床诊断5个参数的主观图像质量评分分别为(4.7±0.5)、(4.6±0.5)、(4.8±0.4)、(4.5±0.5)、(4.7±0.5)分.5组重建方式中,L-DH组的主观图像质量评分最高(H=1 18.424,114.258,113.367,121.463,118.778;P＜0.05).两名放射科医师对5组上腹部动脉CTA的主观图像质量评分有较好的一致性(κ=0.672,P＜0.05).结论 在上腹部动脉CTA中,三低技术可显著降低辐射剂量、对比剂剂量和对比剂注射速度.与推荐的60％ASIR-V标准方案相比,高级别DLIR结合三低技术可进一步改善图像质量,是较好的重建算法.

关键词：深度学习图像重建、自适应迭代重建-V、CT血管造影

所属期刊栏目：11

分类号：TP391.41;TN94;TP183

资助基金：广州市科技计划项目202007030007

在线出版日期：2022-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：469-475