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CT图像重建算法对新型冠状病毒肺炎图像质量的影响

         
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目的:探讨不同CT图像重建算法对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者典型CT图像质量的影响.方法:收集在医院确诊的40例COVID-19并行胸部CT检查的患者图像,并对每例CT图像进行不同算法的重建,根据重建算法的不同,将采用滤波反投影法重建图像纳入滤波反投影组,将采用40％及80％ClearView+迭代算法对图像进行重建分别纳入40％迭代算法组和80％迭代算法组.测量3组图像胸廓入口层面的图像噪声标准差(SD)、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)客观评价指标;采用5分制对3组图像病灶细节进行主观评估.结果:3组图像的SD、SNR及CNR比较,差异有统计学意义(F=78.050,F=44.938,F=65.604;P<0.001);滤波反投影组与40％迭代算法组相比,SD较高且SNR及CNR较低;滤波反投影组与80％迭代算法组相比,SD较高且SNR及CNR较低;40％迭代算法组与80％迭代算法组相比,SD较高且SNR及CNR较低.图像主观评分滤波反投影组磨玻璃、实性和混合型特征的评分均低于40％迭代算法组和80％迭代算法组,差异有统计学意义(F40％迭代算法组=-4.138,F=-4.098,F=-3.976;F80％迭代算法组=-3.798;F=-3.496,F=-3.025;P<0.05).结论:ClearView+迭代重建算法能够显著提高COVID-19患者胸部CT图像质量,并对病灶细节保留良好.

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