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不同重建算法在减低腹部CT检查照射剂量方面的价值研究

         
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目的 通过测量腹部CT检查图像噪声和对比噪声比,比较基于模型的迭代重建(model-based iterative reconstruction,MBIR,商品名VEO)、自适应统计迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction,ASiR)较滤波反投影重建算法(filtered back projection,FBP)在减少照射剂量方面的潜在价值.方法 共31例成年患者在能谱CT(Discovery CT750HD)上进行胸部CT检查(噪声指数,noise index,NI 17)及腹部CT检查(NI 11),采用自动曝光控制技术(Auto mA; GE Healthcare,Waukesha,Wis)进行扫描.NI17组定为腹部CT的低剂量组.NI 11组定为腹部CT常规剂量组.获得3组采用FBP,40%ASiR和Veo算法重建的层厚为0.625 mm的CT图像.测量并比较肝脏、竖脊肌、腹主动脉的噪声和背景噪声及图像的对比噪声比(contrast-noise-ratio,CNR).并对腹部图像质量进行主观评价.收集并记录患者的年龄、性别及体质量指数(body mass index,BMI)等基本信息.结果 2组病例的年龄、性别及BMI间无统计学差异(P>0.05);40%ASiR和VEO重建图像的噪声均小于FBP重建图像(P0.05),而FBP、40%ASiR重建图像的常规剂量组噪声明显小于低剂量组(P<0.001),常规剂量组CNR明显大于低剂量组(P<0.05);在辐射剂量方面,低剂量组患者的照射剂量明显少于常规剂量组(P<0.001),较后者减少了61.87%.结论 Veo和ASiR重建算法有助于提高图像的质量,特别是VEO可以明显提高腹部图像CNR,具有降低腹部CT检查的照射剂量的潜在价值.

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