探讨不同管电压下DLIR重建算法对冠状动脉CTA图像质量的影响

朱丽娟; 马瑞; 沈云; 汪芳; 杨彦兵; 曹永佩; 杨利莉; 吴小红

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目的DLIR深度学习图像重建技术与常规重建法(DLIR)对CCTA图像质量的影响。方法选取行冠状动脉CT血管成像的患者60例,根据扫描的管电压的不同分为A(70 kVp)、B(120 kVp)2组,每组患者各30例,均使用自适应迭代重建算法(ASiR-V40%)以及低级(DLIR-L)、中级别(DLIR-M)和高级别(DLIR-H)的深度学习算法重建原始数据。对比评价2组患者的主客观图像质量和辐射剂量。结果客观图像质量评分中A、B 2组间SNR的差异无统计学意义(P>0.05);在ASiR-V40%重建图像中,2组间CNR的差异无统计学意义(P>0.05),而在DLIR重建图像中,A组CNR较B组高(P0.05)。A组的有效辐射剂量较B组降低了13.38%,且差异具有统计学意义(P<0.05)。对比剂的用量A组较B组降低25.0%。结论70 kVp管电压联合深度学习图像重建技术(DLIR)能提升CCTA图像的整体质量,降低辐射剂量及对比剂用量,具有较高的临床应用价值。

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来源
《宁夏医学杂志》 |2023年第9期|787-791|共6页
作者
朱丽娟; 马瑞; 沈云; 汪芳; 杨彦兵; 曹永佩; 杨利莉; 吴小红;
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作者单位

宁夏回族自治区人民医院;

GE(中国)CT影像研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各部位及各科疾病的X线诊断与疗法;
关键词
冠状动脉CT血管成像; 图像质量; 管电压; 辐射剂量; 深度学习图像重建;

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