【摘 要】
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目的:探讨深度学习重建（DLR）较混合迭代重建（HIR）在降低CT肺动脉成像（CTPA）辐射剂量中的作用及对图像质量的影响。方法:前瞻性纳入2020年12月至2021年4月在北京协和医院临床疑诊为急性肺动脉栓塞（APE）或因其他肺动脉疾病需行CTPA检查的患者100例，根据区组随机化分为HIR组、DLR组，每组50例，记录患者的性别、年龄及体质指数（BMI）。HIR组、DLR组噪声指数（SD）分别设置为8.8、15，其他扫描参数及对比剂注射方案相同，分别采用HIR、DLR算法重建。计算有效剂量（ED）及体
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科，北京 100730;佳能医疗系统（中国）有限公司，北京 100024
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目的:探讨深度学习重建（DLR）较混合迭代重建（HIR）在降低CT肺动脉成像（CTPA）辐射剂量中的作用及对图像质量的影响。方法:前瞻性纳入2020年12月至2021年4月在北京协和医院临床疑诊为急性肺动脉栓塞（APE）或因其他肺动脉疾病需行CTPA检查的患者100例，根据区组随机化分为HIR组、DLR组，每组50例，记录患者的性别、年龄及体质指数（BMI）。HIR组、DLR组噪声指数（SD）分别设置为8.8、15，其他扫描参数及对比剂注射方案相同，分别采用HIR、DLR算法重建。计算有效剂量（ED）及体型特异性扫描剂量（SSDE）。在1~3级肺动脉管腔、双侧椎旁肌勾画感兴趣区（ROI），记录各ROI CT值及标准差值，计算图像的信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）。由2名高年资医师采用盲法，以Likert 5分制对2组图像进行主观评估，评分不一致时由第3名医师综合判定。采用独立样本n t检验对比2组患者一般资料、辐射剂量及客观图像质量，采用Mann-Whitney n U检验对主观噪声、肺动脉分支显示、诊断信心进行组间比较，计算线性加权Kappa系数分析2名医师评分的一致性。n 结果:HIR组、DLR组患者性别、年龄、BMI差异无统计学意义（n P>0.05）。HIR组与DLR组图像1~3级肺动脉及椎旁肌CT值差异无统计学意义（n P>0.05）。DLR组平均ED为1.3 mSv，SSDE中位数为4.20 mGy，均较HIR组降低约35%，但DLR组CTPA图像的SNR（30±5）、CNR（26±5）均高于HIR组（分别为23±5、20±5，n t值分别为-6.60、-5.90，n P0.05). The CT values of Grade1-3 pulmonary arteries and paravertebral muscle had no significant differences (n P>0.05). Compared with HIR group, the ED and SSDE in DLR group decreased by about 35% to 1.3 mSv and 4.20 mGy respectively, while the SNR (30±5) and CNR (26±5) of CTPA images were higher in DLR group than those in HIR group (23±5 and 20±5, withn t=-6.60 and -5.90, respectively, both n P<0.001). The subjective noise score was higher in DLR group than that in HIR group (n Z=-7.34, n P0.05).n Conclusion:DLR further reduced the radiation dosage and improved the image quality of CTPA, with no detriment to diagnostic confidence. Thus DLR is worthy of clinical promotion.
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