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典型文献
深度学习算法结合三低技术在上腹部动脉CT血管造影中的应用
文献摘要:
目的 探讨深度学习图像重建(DLIR)结合低辐射剂量、低对比剂剂量、低对比剂注射速度(三低技术)在上腹部动脉CT血管造影(CTA)中的应用价值.方法 本研究对象为2021年6月至2021年10月在中山大学附属第三医院接受上腹部动脉CTA检查的60例患者.患者均签署知情同意书,符合医学伦理学规定.其中男33例,女27例;年龄19~86岁,中位年龄49岁.按扫描方案分为标准方案组(S组,30例)和三低方案组(L组,30例).记录两组的有效辐射剂量(ED)、对比剂剂量、对比剂注射速度.对S组进行60%ASIR-V(S-AV60)图像重建;对L组进行60%ASIR-V(L-AV60)、80%ASIR-V(L-AV80)、DLIR-M(L-DM)和 DLIR-H(L-DH)图像重建.客观图像质量评价参数包括上腹部动脉CT值、标准差(SD)值、信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR);主观图像质量由两名放射科医师对重建图像进行双盲法评分.两组ED、对比剂剂量等比较采用t检验;SD、SNR、CNR等客观图像质量评价参数比较采用单因素方差分析;主观图像质量评分比较采用Kruskal-Wallis检验;采用Kappa检验分析两名放射科医师主观评分的一致性.结果 L组ED为(5.1±1.3)mSv,明显低于S组的(10.5±2.1)mSv(t=-12.397,P<0.05);对比剂剂量为(65±11)ml,明显低于S组的(100±21)ml(t=-8.150,P<0.05);与S组注射速度5.0 ml/s相比,L组3.5 ml/s降低30%.对于上腹部CTA成像,L-DH组SD最小,SNR和CNR最大(P<0.05).L-DH组重建图像的清晰度、图像噪声、图像伪影、小分支显示、临床诊断5个参数的主观图像质量评分分别为(4.7±0.5)、(4.6±0.5)、(4.8±0.4)、(4.5±0.5)、(4.7±0.5)分.5组重建方式中,L-DH组的主观图像质量评分最高(H=1 18.424,114.258,113.367,121.463,118.778;P<0.05).两名放射科医师对5组上腹部动脉CTA的主观图像质量评分有较好的一致性(κ=0.672,P<0.05).结论 在上腹部动脉CTA中,三低技术可显著降低辐射剂量、对比剂剂量和对比剂注射速度.与推荐的60%ASIR-V标准方案相比,高级别DLIR结合三低技术可进一步改善图像质量,是较好的重建算法.
文献关键词:
深度学习图像重建;自适应迭代重建-V;CT血管造影
作者姓名:
张可;张悦;蒋伟;郭月飞;郭焯欣;孟占鳌
作者机构:
510630 广州,中山大学附属第三医院放射科
引用格式:
[1]张可;张悦;蒋伟;郭月飞;郭焯欣;孟占鳌-.深度学习算法结合三低技术在上腹部动脉CT血管造影中的应用)[J].中华肝脏外科手术学电子杂志,2022(05):469-475
A类:
AV60,AV80
B类:
深度学习算法,低技术,上腹部,血管造影,深度学习图像重建,DLIR,低辐射剂量,对比剂,注射速度,CTA,中山大学,签署,知情同意书,医学伦理学,中男,扫描方案,有效辐射剂量,ED,ASIR,DM,DH,图像质量评价,评价参数,SNR,对比噪声比,CNR,两名,放射科医师,重建图像,双盲法,单因素方差分析,质量评分,Kruskal,Wallis,Kappa,检验分析,主观评分,mSv,ml,清晰度,图像噪声,图像伪影,高级别,重建算法,自适应迭代,迭代重建
AB值:
0.227228
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