能谱CT虚拟平扫联合多模型迭代重建算法在甲状腺图像质量及辐射剂量中的应用

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目的探讨能谱CT虚拟平扫(VNC)联合多模型迭代重建算法(ASiR-V)在甲状腺图像质量及辐射剂量应用中的可行性.资料与方法收集需进行甲状腺增强检查的25例患者,采取非能谱平扫及能谱增强扫描,检查结束后在静脉期重建不同权重ASiR-V(0、20%、40%、60%、80%、100%),并重建不同权重ASiR-V的VNC,分别记作A1~A6.平扫按照滤波反投影重建,记作B1;记录各期检查辐射剂量,测量并计算6组图像感兴趣区的CT值、图像噪声(SD)及信噪比(SNR),并对图像主观和客观指标进行分析.结果A1、B1两组图像中背景噪声SD值(SD脂肪)、SNR比较,差异均无统计学意义(t=?0.196、?0.778,P均>0.05),B1图像中甲状腺CT值、SD值均高于A1图像(t=?9.206、?6.970,P均<0.05).A1~A6图像中甲状腺SD值、SNR比较,差异均有统计学意义(F=63.258、3.987,P<0.05),随着迭代强度增大,图像SD值逐渐减小(R2=0.598,P0.05);A1~A6图像的0~60%主观评分呈上升趋势,40%~60%主观评分最佳(Kappa=0.83,P<0.05),80%~100%图像评分呈下降趋势,与60%图像比较差异有统计学意义(Z=?3.60、?5.47,P<0.05),权重60%的VNC主观评分高于真实平扫(Z=?4.171,P<0.05).应用能谱虚拟平扫代替常规平扫后25例检查者的有效剂量可降低47.9%,其中静脉期能谱扫描与非能谱的有效剂量分别为(1.66±0.23)mSv、(1.75±0.24)mSv,差异有统计学意义(t=5.261,P<0.05).结论甲状腺静脉期VNC可应用于临床诊断,降低辐射剂量47.9%;且联合后置60%权重能明显降低图像噪声,改善图像质量.
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