【摘要】目的：探究低管电流低管电压扫描联合人工智能重建技术在观察胸部肋骨骨折中的可行性。方法：将 72 例因胸部外伤于广东省 第二人民医院行低管电流低管电压胸部 CT 平扫检查的患者使用数字随机法分为三组，A 组（n=24）采用 230 m A s 管电流 ,100 k V 管电压进 行扫描，B 组（n=21）、C 组（n=27）采用 100 m A s 管电流 ,80 k V 管电压进行扫描，A 组、B 组使用滤波反投影法，C 组采用人工智能重建 算法。记录三组患者图像噪声，信噪比（signal-to-noise ratio，SNR），对比信噪比（contrast-to-noise ration，CNR），剂量长度乘积（dose  length product，DLP），容积剂量指数（volume computed tomography dose index，CTDIvol），有效剂量（effective dose，ED）以及图像评分。 结果：A、B 两组胸部 CT 图像噪声、ED、SNR、CNR、DLP、CTDIvol、图像评分差异均具有统计学意义（P ＜ 0.01）。A、C 两组 DLP、 CTDIvol、ED 差异具有统计学意义（P ＜ 0.01），A、C 两组胸部 CT 图像噪声、SNR、CNR、图像评分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外伤患者胸部 CT 成像中可明显改善图像质量，在减少辐射剂量的同时能满足肋骨骨折的诊断观察。

【关键词】低辐射剂量；图像质量；人工智能