深度学习重建在改善双低肺动脉CTA图像质量、评估Qanadli栓塞指数中的应用价值

摘要：

目的:在低对比剂用量、低辐射剂量的双低肺动脉CT血管成像（CTPA）检查中，比较深度学习重建（DLR）与自适应迭代重建（ASiR-V）的图像质量及Qanadli栓塞指数。方法:回顾性分析2020年10月至2021年3月徐州医科大学附属医院放射科88例行CTPA双低扫描患者的资料，其中男44例，女44例，年龄11~87（61±15）岁。采用80 kV管电压，20 ml对比剂用量，扫描数据分别进行标准内核深度学习高档重建（DL-H）和ASiR-V重建，并将患者分为标准内核DL-H组（88例，肺栓塞阳性33例）及ASiR-V组（88例，肺栓塞阳性36例）。分析比较两种重建算法的CT值、图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、主观图像质量评分、Qanadli栓塞指数、阳性率及阳性Qanadli栓塞指数差异。结果:标准内核DL-H和ASiR-V两种重建算法组间肺动脉主干及右肺动脉干、左肺动脉干的CT值差异均无统计学意义［分别为（405.8±111.7）比（404.0±112.0）HU、（412.9±113.1）比（411.5±112.2）HU、（418.1±119.9）比（415.4±118.0）HU，均
P>0.05］。标准内核DL-H组肺动脉主干及右肺动脉干、左肺动脉干的图像噪声较ASiR-V组降低（分别为16.6±4.7比28.1±4.8、18.3±6.1比29.8±4.9、17.6±5.6比28.4±4.7；均
P<0.001）。标准内核DL-H组肺动脉主干及右肺动脉干、左肺动脉干的SNR和CNR较ASiR-V组显著提高（SNR：25.5±7.1比14.5±3.9、23.9±7.2比13.9±3.4、24.9±7.4比14.8±4.1，CNR：21.6±6.6比12.3±3.9、20.2±6.7比11.8±3.4、21.2±6.9比12.6±4.1；均
P<0.001）。标准内核DL-H组的主观图像质量评分较ASiR-V组显著提高（4.6比3.8，
P<0.001）。两组的Qanadli栓塞指数、阳性率及阳性Qanadli栓塞指数差异均无统计学意义（均
P>0.05）。
结论:标准内核DL-H重建较ASiR-V重建能够显著提高双低扫描条件下的图像质量。

关键词：放射学、体层摄影术，X线计算机、CT肺动脉造影、深度学习重建、迭代重建、图像质量、Qanadli栓塞指数、横断面研究

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资助基金：江苏省医学会科研专项资金项目SYH-3201150-0013;江苏省中医药科技发展计划MS2021100;徐州市科学技术局重点研发计划KC20159;江苏省卫生健康委老年健康科研课题LKM2022018;Jiangsu Medical Association Roentgen Imaging Research Fund ProgramSYH-3201150-0013;Jiangsu Traditional Chinese Medicine Science and Technology Development ProgramMS2021100;Key Research and Development Program of Xuzhou Science and Technology BureauKC20159;Aged Health Research Project of Jiangsu Provincial Health CommissionLKM2022018

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1477-1482