目的:探讨胸部超低剂量CT（ULDCT）应用深度学习重建（DLR）进行肺癌筛查的可行性，并比较其与ULDCT混合迭代重建（Hybrid IR）及常规剂量CT（RDCT）Hybrid IR的图像质量和结节检出率。方法:前瞻性纳入2020年10月至2021年3月在北京协和医院因肺结节接受胸部CT检查的患者。对患者分别进行胸部RDCT（120 kVp，自动管电流）和ULDCT（100 kVp，20 mA）扫描，并采用Hybrid IR（AIDR 3D）重建RDCT图像，采用AIDR 3D和DLR（AICE）重建ULDCT图像。记录辐射剂量和结节数。使用主气管及左肺上叶的客观噪声、信噪比（SNR）、肺部总体及结节的主观图像评分评估图像质量。主观评分由2名经验丰富的放射科医师采用Likert 5分制评分。采用配对 t检验比较ULDCT与RDCT辐射剂量的差异。采用单因素方差分析或Friedman检验对3种重建方法的定量指标、客观图像噪声及主观评分进行比较。 结果:共纳入45例，男17例、女28例，年龄32~74（55±11）岁。ULDCT的辐射剂量为（0.17±0.01）mSv，显著低于RDCT［（1.35±0.41）mSv， t=15.46， P<0.001］。ULDCT-AICE、ULDCT-AIDR 3D及RDCT-AIDR 3D图像在气管CT值、气管噪声、气管SNR、肺实质噪声及肺实质SNR的总体差异均有统计学意义（ P<0.05），其中ULDCT-AICE的气管及肺实质图像噪声、气管CT值显著低于ULDCT-AIDR 3D（ P<0.05），与RDCT-AIDR 3D差异无统计学意义（ P>0.05）。RDCT-AIDR 3D、ULDCT-AIDR 3D、ULDCT-AICE总体图像质量和肺结节图像质量主观评分差异有统计学意义（χ2=50.57、117.20， P<0.001），其中ULDCT-AICE总体图像质量和肺结节图像质量主观评分优于ULDCT-AIDR 3D（ P<0.05），与RDCT-AIDR 3D差异无统计学意义（ P>0.05）。RDCT-AIDR 3D、ULDCT-AIDR 3D、ULDCT-AICE方法检出结节的数量一致，均为72个。 结论:胸部ULDCT采用DLR重建可显著降低辐射剂量，且与Hybrid IR相比，能够有效降低图像噪声并提高SNR，并对肺结节的显示良好，图像质量及结节检出效果不弱于目前临床中常规使用的RDCT Hybrid IR。

肺肿瘤;体层摄影术，X线计算机;深度学习重建;图像质量

宋兰;田杜雪;王金华;王沄;杜华阳;赵瑞杰;马壮飞;许英浩;隋昕;陆晓平;宋伟;金征宇

中国医学科学院　北京协和医学院　北京协和医院放射科，北京　100730;佳能医疗系统（中国）有限公司，北京　100024

中华放射学杂志

[1]宋兰;田杜雪;王金华;王沄;杜华阳;赵瑞杰;马壮飞;许英浩;隋昕;陆晓平;宋伟;金征宇-.胸部超低剂量CT应用深度学习重建行肺癌筛查的可行性研究)[J].中华放射学杂志,2022(06):667-672

ULDCT,RDCT,AICE

胸部,超低剂量,深度学习重建,建行,肺癌筛查,可行性研究,DLR,混合迭代重建,Hybrid,常规剂量,图像质量,北京协和医院,肺结节,kVp,管电流,mA,AIDR,节数,主气,管及,左肺上叶,SNR,图像评分,主观评分,分由,经验丰富,放射科医师,Likert,单因素方差分析,Friedman,重建方法,定量指标,图像噪声,mSv,低辐射剂量,不弱,肺肿瘤,体层摄影术,线计算

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