【摘 要】
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目的 探讨深度学习像素闪烁(PS)算法提升单源双能CT平扫单能量图像质量,及对提高肝转移瘤小病灶检出的价值.方法 回顾性收集肝转移瘤患者 2 5 例,共 5 8 个病灶.使用单源双能
【机 构】
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大连医科大学附属第一医院放射科,辽宁 大连,116011加州大学旧金山分校放射和生物影像科,美国 旧金山,173304;
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目的 探讨深度学习像素闪烁(PS)算法提升单源双能CT平扫单能量图像质量,及对提高肝转移瘤小病灶检出的价值.方法 回顾性收集肝转移瘤患者 2 5 例,共 5 8 个病灶.使用单源双能 CT,行能谱扫描成像模式(GSI)扫描,对 AW4.6 工作站所得的平扫 70 keV单能量图像进行PS算法(A7 模式)处理,得到 PS前、后 2 组平扫单能量图像.由 2 位高年资医师分别独立对 PS前、后 2 组图像进行判读.每位医师根据各自诊断的确定程度,统计各枚病灶的大小及位置,并按照 5 分信度法分别记录各病灶.使用Kappa 检验 2 名观察者判读结果一致性.采用Wilcoxon符号秩检验比较 PS前、后 2 组图像检出病灶评分的差异.以记分为4~5 者为阳性结果,计算PS前、后图像的检出率.结果 2 位观察者一致性良好(k 值分别为 0.760、0.783).PS后图像病灶检出评分明显高于PS前图像(P=0.000).PS前图像检出率为 70.69%(41/58),PS后图像检出率为 94.83%(55/58).结论 PS算法可提高单源双能CT平扫单能量图像对肝脏小转移瘤的检出率,与CT平扫相比对肝转移瘤的检出具有更好的优势.
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