60kV联合深度学习重建算法在主动脉CT血管造影中的可行性研究.pdf

影像技术影像研究与医学应用2024年3月第8卷第6期

kVCT

60联合深度学习重建算法在主动脉血管造影中的

可行性研究

1,222234

李明昕，刘杰，陈岩，高剑波，李国文（通信作者），许晨思

（1郑州大学基础医学院河南郑州450001）

（2郑州大学第一附属医院放射科河南郑州450052）

（3郑州大学第一附属医院放疗科河南郑州450052）

CT

（4东软医疗系统股份有限公司产品事业部辽宁沈阳110167）

kVClearInfinityCICT

【摘要】目的：探讨60联合基于深度学习的（）重建算法在主动脉血管造影中的可行性。方法：收集2023年7—

CTCTAAnB

9月因主动脉疾病在郑州大学第一附属医院拟行主动脉血管造影（）的受检者73例，按照随机数字表法分为组（=36）和组

nAkVBkVCTBBB

（=37）。组受检者采用100行常规扫描和重建；组受检者采用60行扫描，再依据重建算法不同分为1、2、3亚组，

CIABSNR

分别采用30%～90%（间隔30%）算法重建，比较各组受检者辐射剂量以及图像质量。结果：除组和1组的信噪比（）值在降主

SNRPAB

动脉、髂总动脉外，其余各组间值比较，差异有统计学意义（均＜0.05）。除组和1组在降主动脉层面外，其余各组间对比

CNRPABPA

噪声比（）值比较，差异有统计学意义（均＜0.05）。图像主观评分组与2组比较，差异无统计学意义（＞0.05），组、

BBPBMIkgm2kV

1组和3组主观评分比较，差异有统计学意义（＜0.05）。结论：对体重指数（）＜26/的正常体型受检者，采用60行

主动脉CTA能大幅降低辐射剂量，联合深度学习CI重建算法能显著降低图像噪声，改善图像质量以达到诊断需求。

血管造影术；主动脉造影术；ClearInfinity算法；辐射剂量

【关键词】

R445.3A2096-3807（2024）06-0062-03

【中图分类号】【文献标识码】【文章编号】

主动脉CT血管造影（CT