【摘要】目的：探究人工智能重建技术在改善低剂量头颈部 CTA 图像质量的可行性。方法：选取 2021 年 12 月—2022 年 5 月因头颈部 动脉异常于博罗县人民医院行头颈部 CTA 检查的 92 例患者，使用数字随机法分为 A、B、C 三组。A 组（n=30）采用 120 kV 管电压，90 mL 对比剂用量进行扫描；B 组（n=32）、C 组（n=30）采用 80 kV 管电压，60 mL 对比剂用量进行扫描。A 组、B 组使用迭代重建算法重建图像， C 组采用人工智能重建算法重建图像。记录两组患者颈内动脉、椎动脉、大脑中动脉、大脑后动脉 CT 值、噪声、信噪比（signal-to-noise  ratio，SNR）、对比信噪比（contrast-to-noise ration，CNR）、有效剂量（effective dose，ED）。结果：A、B 两组头颈部 CTA 颈内动脉、 椎动脉、大脑中动脉、大脑后动脉 CT 值、ED、噪声、SNR、CNR 差异均显著（P ＜ 0.01）。A、C 两组头颈部 CTA 颈内动脉、椎动脉、 大脑中动脉、大脑后动脉 CT 值、ED 差异均显著（P ＜ 0.01），A、C 两组年龄、性别、噪声、SNR、CNR 差异均不具有统计学意义（P ＞ 0.05）。结论：人工智能重建技术在头颈部 CTA 中可明显改善图像质量，在低管电压低对比剂用量扫描中可增加图像信噪比，达到常 规剂量图像水平，值得临床推广。 

【关键词】低辐射剂量；图像质量；人工智能