【摘 要】
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目的探讨不同单能量及权重多模型的自适应统计迭代重组（ASiR-V）在头颅能谱CTA中对图像质量和辐射剂量的影响，获取显示头颅血管的最佳单能量及迭代重组参数。方法（1）体模研究：对置入模拟脑血管的头颅仿真体模进行80、140 kV瞬时切换能谱扫描，将其分为A体模组，采用低管电流（280 mA），分别进行反滤波投影（FBP）及ASiR-V 20%、40%、60%、80%重组，得到40、45、50、55
【机 构】
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目的探讨不同单能量及权重多模型的自适应统计迭代重组（ASiR-V）在头颅能谱CTA中对图像质量和辐射剂量的影响，获取显示头颅血管的最佳单能量及迭代重组参数。
方法（1）体模研究：对置入模拟脑血管的头颅仿真体模进行80、140 kV瞬时切换能谱扫描，将其分为A体模组，采用低管电流（280 mA），分别进行反滤波投影（FBP）及ASiR-V 20%、40%、60%、80%重组，得到40、45、50、55、60、65、70 keV的单能量图像；B体模组采用常规管电流（445 mA）和FBP算法，自动输出70 keV图像。测量各组图像模拟脑血管CT值及背景噪声，计算信噪比（SNR）及对比噪声比（CNR）。（2）临床研究：前瞻性纳入2018年1月至6月四川大学华西医院需行头颅增强CTA检查的40例患者，采用数字表法随机分为A患者组和B患者组，A患者组的扫描参数与A体模组一致，B患者组的扫描参数和B体模组一致。采用5分法对图像进行主观评分。记录体模研究和临床研究各组扫描的剂量长度乘积（DLP）。采用独立样本t检验比较A患者组和B患者组间DLP的差异，采用ANOVA单因素方差或Mann-Whitney U秩和检验比较各组图像的质量。
结果（1）体模研究：不同单能量图像上，模拟脑血管噪声、CNR差异有统计学意义（P<0.05），40~55 keV图像CNR高于70 keV，差异有统计学意义（P<0.05）；不同迭代重组比例图像上，模拟脑血管噪声、SNR及CNR差异均有统计学意义（P<0.05）；ASiR-V 60%及80%图像的SNR、CNR高于其余组（P<0.05），但二者间差异无统计学意义（P>0.05）；ASiR-V 80%图像噪声较低（P<0.05）。（2）临床研究：A患者组中55 keV及60 keV图像质量主观评分高于其他组，且随着迭代重组比例增加，40~50 keV图像的主观评分增高，差异有统计学意义（P<0.05）。低管电流（280 mA）、55 keV、ASiR-V 60%及ASiR-V 80%组患者模拟脑血管图像的SNR、CNR及主观评分高于B组患者，A患者组的DLP为（131.42±8.68）mGy·cm，低于B患者组的（212.18±11.56）mGy·cm（t=23.974，P<0.05）。
结论使用低管电流（280 mA）进行头颅CTA能谱扫描结合单能量及ASiR-V迭代算法可在保证较好图像质量的同时显著降低辐射剂量，55 keV结合ASiR-V 60%~80%可以获得较高的图像质量，满足诊断需求。
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