人工智能影像分析技术在降低头颈CT血管造影辐射剂量中的应用价值
罗沛霖1
李伟1
洪璇阳2
钟文1
戴伟创1
1.武警广东总队医院,广东 广州 5100002.广州医科大学附属肿瘤医院,广东 广州 510000
摘要：目的:探讨人工智能影像分析技术在不同辐射剂量头颈CT血管造影中的具体表现及应用价值,探索合适的低辐射剂量扫描方案.方法:选取 2022 年 4 月-2023 年 8 月武警广东总队医院拟诊断为脑血管病变的患者 90例,进行头颈CT血管造影检查.按照随机数字表法把患者分为A,B和C组,每组 30 例.各组的管电压均为 80 kV,A组辐射剂量为每层 15 mGy,B组为每层 10 mGy,C组为每层 5 mGy.对图像进行客观及主观分析,客观分析包括测量各主要血管的CT值、本底噪声(SD)、信噪比(SNR)及对比度噪声(CNR),主观分析包括对人工智能处理后的头颈血管的容积再现图像、最大密度投影图像及轴位图像进行评分.结果:三组头颈血管内 CT值比较,差异无统计学意义(P＞0.05).A组 SD及 SNR与B组比较差异无统计学意义(P＞0.05);C组 SD及 SNR与 A组和 B组比较差异有统计学意义(P＜0.01).三组SD和SNR比较差异有统计学意义(P＜0.01);三组CNR比较差异无统计学意义(P＞0.05).三组对头颈血管的解剖结构显示以及颅底骨质的去除情况(平均分)比较,差异无统计学意义(P＞0.05).三组血管结构均能显示,图像质量主观评分均为优良以上.C组比A组和B组辐射剂量分别降低了 66.6%和 33.3%.结论:通过人工智能影像分析技术,能够在极低辐射剂量条件下较好地完成对头颈血管的解剖结构三维显示,适用于需要低剂量头颈CT血管造影检查或灌注成像的患者.
关键词：体层摄影术X线计算机血管造影头部颈部人工智能影像分析
分类号：R445.3(诊断学)
论文发表日期：2025-05-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 363-366 )
英文信息