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基于模型迭代重建算法在减少后颅窝CT图像硬化伪影中的价值研究

         
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目的:探讨基于模型迭代重建(MBIR)算法在减少后颅窝CT图像硬化伪影中的价值.方法:使用能谱CT颅脑条件扫描静止状态下容纳9支试管的血管模型,试管内分别填满纯水、钙溶液,以及1、2、5、10、20、30 mgI/ml溶液.得到原始扫描数据后分别使用标准算法滤波反投影(FBP)、自适应迭代重建(ASIR)40(40％ASIR与FBP混合)、MBIR中标准设置(MBIRSTND)和优化低密度对比设置(MBIRNR40)四种算法重建层厚0.625 mm的图像,放置感兴趣区测量试管周围噪声,计算不同密度试管周围的伪影指数(AI).随机抽取80例颅脑CT扫描病例,使用FBP、ASIR40、MBIRSTND、MBIRNR40四种算法重建层厚0.625 mm的图像,选取后颅窝亨氏暗区最明显层面放置感兴趣区测量小脑白质及脑干CT值的噪声并计算脑干AI,并采用5分法对图像进行主观评分.比较不同重建图像试管周围噪声及AI.比较不同重建图像后颅窝内脑干噪声、AI及主观评分分布情况.结果:不同重建图像试管周围和脑干的噪声、AI间两两比较差异均有统计学意义,其中FBP噪声和AI最大,MBIRNR40噪声和AI最小,MB-IRSTND噪声和AI小于ASIR40(均P0.05).结论:MBIR能够显著降低后颅窝脑实质图像噪声,抑制后颅窝伪影,提高后颅窝图像质量,特别是优化低密度对比设置的MBIRNR40.

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