【摘要】目的：探讨 60 kV 联合基于深度学习的 ClearInfinity（CI）重建算法在主动脉 CT 血管造影中的可行性。方法：收集 2023 年 7— 9 月因主动脉疾病在郑州大学第一附属医院拟行主动脉 CT 血管造影（CTA）的受检者 73 例，按照随机数字表法分为 A 组（n=36）和 B 组 （n=37）。A 组受检者采用 100 kV 行常规扫描和重建；B 组受检者采用 60 kV 行 CT 扫描，再依据重建算法不同分为 B1、B2、B3 亚组， 分别采用 30% ～ 90%（间隔 30%）CI 算法重建，比较各组受检者辐射剂量以及图像质量。结果：除 A 组和 B1 组的信噪比（SNR）值在降主 动脉、髂总动脉外，其余各组间 SNR 值比较，差异有统计学意义（均 P ＜ 0.05）。除 A 组和 B1 组在降主动脉层面外，其余各组间对比 噪声比（CNR）值比较，差异有统计学意义（均 P ＜ 0.05）。图像主观评分 A 组与 B2 组比较，差异无统计学意义（P ＞ 0.05），A 组、 B1 组和 B3 组主观评分比较，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。结论：对体重指数（BMI）＜ 26 kg/m2 的正常体型受检者，采用 60 kV 行 主动脉 CTA 能大幅降低辐射剂量，联合深度学习 CI 重建算法能显著降低图像噪声，改善图像质量以达到诊断需求。 

【关键词】血管造影术；主动脉造影术；ClearInfinity 算法；辐射剂量