【摘要】目的:比较高权重深度学习图像重建(high-strength deep learning image reconstruction,DLIR-H)与 60% 自适应统计迭代重建技术 (adaptive statistical iterative reconstruction-V,60% ASIR-V)在冠状动脉 CT 血管造影(coronary CT angiography,CCTA)的应用价值。评估 DLIR 对冠状动脉的噪声,伪影,清晰度的质量优势。方法:选取 2021 年 9 月—11 月在中山大学附属第三医院接受 CCTA 检查的患者 , 分 别用 60% 自适应统计迭代重建 -V(60% ASIR-V)和高权重深度学习图像重建(DLIR-H)技术处理原始图像。由两名临床经验丰富的诊断医 生对两组原始轴位影像进行曲面重建(curved planar reconstruction,CPR)、容积再现(volume rendering,VR)和最大强度投影(maximum intensity projection, MIP)重建 , 并且对两组图像进行双盲法主观评分。结果 : 主观评分 DLIR-H 在血管噪声,伪影,轮廓清晰度,诊断可信 度方面均高于 60% ASIR-V 组,差异有统计学意义(P < 0.001)。结论:在冠状动脉 CCTA 中应用 DLIR-H 重建算法,可以显著降低噪声, 不改变其纹理,相比 ASIR-V 算法可以获得更好的图像质量。
【关键词】高权重深度学习图像重建;60% 自适应迭代重建 -V;冠状动脉 CT 血管成像;图像质量