深度学习重建算法联合CE-Boost技术实现80kVp头颈部CT血管成像辐射剂量与碘摄入量双重降低:与100kVp混合迭代重建方案的对比研究
王沄1
张欣玥1
童佳静1
陈钰1
徐敏2
王剑2
张竹花1
金征宇1
1.中国医学科学院北京协和医院放射科,北京 1007302.佳能医疗系统(中国)有限公司,北京 100015
摘要：目的:评估 80kVp头颈部计算机断层扫描血管造影(CTA)中,深度学习重建(DLR)联合柔性减影(CE-boost)技术,在显著降低辐射剂量和对比剂(CM)用量的情况下,相较于采用混合迭代重建(HIR)的标准100kVp方案的临床效能.方法:前瞻性纳入 66 例患者,随机分为两组:低剂量组(n=33)采用 80kVp管电压、28mL对比剂,噪声指数(NI)设为 15;常规剂量组(n=33)采用 100kVp管电压、40mL对比剂,噪声指数(NI)设为 10.低剂量组图像分别采用混合迭代重建(HIR)及轻、中、高强度算法DLR,并分别在联合与不联合CE-boost技术的条件下进行重建,最终生成 8 组图像:L-HIR组、L-DLRmild组、L-DLRstandard组、L-DLRstrong组、L-HIR-CE组、L-DLRmild-CE组、L-DLRstandard-CE组和L-DLRstrong-CE组.常规剂量组图像仅采用混合迭代重建(R-HIR).定量分析包括计算并对比 6 条关键血管的CT衰减值、图像噪声、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR),包括主动脉弓(AA)、颈内动脉(ICA)、颈外动脉(ECA)、椎动脉(VA)、基底动脉(BA)及大脑中动脉(MCA).由两名放射科医师采用 5 分制量表独立评估主观图像质量,统计学显著性定义为P<0.05.结果:与常规剂量组相比,低剂量方案显著减少了 30%对比剂用量(28mL vs.40mL)和 65%辐射剂量((0.41±0.08)mSv vs.(1.18±0.12)mSv).L-DLRstandard和L-DLRstrong组在所有血管的SNR和CNR均达到或优于R-HIR.但各强度水平L-DLR的主观图像质量评分均低于R-HIR(两名医师评估结果均P<0.05).低剂量方案联合CE-boost技术后,L-DLRstrong-CE组的客观图像性能显著提升(均P<0.05),且主观图像质量评分与R-HIR无统计学差异(阅片者 1:P=0.15;阅片者 2:P=0.06).结论:与标准 100kVp头颈部CTA方案相比,80kVp下联合DLR与CE-boost技术可使对比剂用量减少 30%、辐射剂量降低 65%,同时维持良好的客观及主观图像质量.
关键词：CT血管造影辐射剂量深度学习重建图像质量
分类号：TP18(自动化基础理论)R114.1(卫生基础科学)R814(放射医学)
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2025-12-19（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 1082-1091 )
英文信息