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第一部分一、能谱CT冠状动脉造影单能量图像质量优化的体模研究目的：利用动态心脏体膜(模拟心率为60次／分)和宝石能谱CT成像技术,评估不同单能量水平显示不同狭窄程度冠状动脉的图像质量,以筛选能谱CT冠状动脉造影中最优单能量图像。对象和方法：动态心脏体模(ALPHA 1-VT PC, Fuyo Corporation, Japan)解剖部分由3根不同狭窄度程度的冠状动脉体模(内径3mm)沿长轴方向固定于左心室模型上组成。每根冠状动脉体模残余管腔直径剩余率依次为75%、50%、25%。使用宝石能谱CT扫描仪在Cardiac模式下分别对动态心脏体模行宝石能谱成像(gemstone spectral imaging, GSI)模式扫描、轴位标准CT冠状动脉造影(axial-standard CT coronary angiography, A-CTCA)扫描。利用GSI处理／重建平台获得40～140 keV间距为10 keV的11组单能量图像及A-CTCA图像。比较各组单能量图像及A-CTCA图像噪声(noise,N)、信噪比(signal to noise ratio, SNR)、对比噪声比(contrast to noise ratio, CNR)。统计分析使用单因素方差分析(ANOVA),存在差异的数据使用Tukey post hoc检验进行组间两两对比。P<0.05为差异有统计学意义。结果：(1)图像噪声(N)值在40-140 keV(间隔10keV)单能量图像和A-CTCA图像共12组图像间存在明显差异(F=13.768,P<0.001)。N值在≥60 keV区间的值较<60 keV区间明显降低(P<0.05)。N值在≥100 keV区间的值明显低于A-CTCA图像的N值。(2)不同狭窄程度冠状动脉管腔的SNR值、CNR值在40-140 keV(间隔10keV)单能量图像和A-CTCA图像共12组图像间存在明显差异(SNR:F =12.660, P<0.001; CNR:F=11.704, P<0.001;)。SNR、CNR在60～70keV水平单能量图像上达到峰值,与其他单能量图像相比,或者显著增高(P<0.05)或者无统计学差异(P>0.05)；与A-CTCA相比显著高(P=0.000)。结论：本实验证实,60～70 keV区间单能量图像可能是能谱CT冠状动脉造影中最佳单能量图像,所获得的SNR和CNR相对较高,且优于A-CTCA图像质量。第二部分二、能谱CT冠状动脉造影评估冠状动脉狭窄的体模研究目的：对动态心脏体膜中不同狭窄程度冠状动脉模型行能谱CT成像,通过直径测量、残余管腔直径剩余率等指标评价能谱CT评估冠状动脉狭窄的准确性。对象和方法：动态心脏体模(ALPHA 1-VT PC, Fuyo Corporation, Japan)解剖部分由3根不同狭窄度程度的冠状动脉体模(内径3mm)沿长轴方向固定于左心室模型上组成。每根冠状动脉体模残余管腔直径剩余率依次为75%、50%、25%。使用宝石能谱CT扫描仪在Cardiac模式下分别对动态心脏体模行GSI模式和A-CTCA扫描。利用GSI处理/重建平台获得40-140 keV间距为10 keV的11组单能量图像及A-CTCA图像。分别在轴位(横断面)上测量不同狭窄程度冠状动脉模型直径及残余管腔的直径,并计算残余管腔直径剩余率(%),残余管腔直径剩余率=(残余管腔直径/正常管腔直径)×100%。统计分析使用单因素方差分析(ANOVA)比较40～140 keV单能量图像之间不同狭窄程度冠状动脉残余管腔测量结果。使用student t检验比较GSI (70keV) (根据本研究第一部分选出)与A-CTCA两种图像在不同狭窄程度冠状动脉模型残余管腔测量上的差别。使用Bland-Altman检验来评价冠状动脉体模在不同狭窄程度时测量值与真实值之间的差别。P<0.05为差异有统计学意义。结果： 40～140 keV单能量图像之间在测量不同狭窄程度的残余管腔上无统计学差别(P>0.05)。选取GSI(70keV)图像与A-CTCA图像比较,二者间在测量残余管腔为50%的冠状动脉模型的残余管腔直径剩余率上有显著差异(t=4.617,P<0.042)。以实际比率作为标准,GSI (70keV)图像测量残余管腔直径剩余率的平均差异与A-CTCA图像的平均差异之间存在统计学差异(t=14.560,P<0.000)。在重度狭窄管腔(25%残余管腔),GSI和A-CTCA均低估管腔狭窄程度；在中度狭窄管腔(50%残余管腔),两种扫描模式均高估了狭窄程度；在轻度狭窄管腔(75%残余管腔),GSI稍低估狭窄程度,而A-CTCA稍高估狭窄程度。但与A-CTCA相比较,GSI测量的一致性均稍高于A-CTCA。结论：GSI单能量图像(70keV)测量冠状动脉体模残余管腔直径剩余率的一致性稍高于A-CTCA图像。