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典型文献
深度学习图像重建算法对低辐射剂量下乏血供肝转移瘤CT图像质量及检出效能的影响
文献摘要:
目的:通过与多模型迭代重建算法(ASiR-V)对比,探讨深度学习图像重建(DLIR)算法在低辐射剂量下对乏血供肝转移瘤CT图像质量及检出效能的影响。方法:前瞻性收集2021年1月至4月郑州大学第一附属医院因乏血供肝转移病变需行全腹部增强CT的56例患者,增强后第1静脉期均行常规辐射剂量(400 mA)CT扫描,根据第2静脉期管电流的不同将患者分为A(280 mA,19例)、B(200 mA,19例)、C(120 mA,18例)组。各组第1静脉期和第2静脉期图像均进行权重为60%的ASiR-V(ASiR-V60%)和高强度的DLIR(DLIR-H)重建。图像质量客观评价指标包括噪声、肝脏的信噪比(SNR 肝脏)和门静脉的信噪比(SNR 门静脉)、病灶的对比噪声比(CNR 病灶),主观评价指标包括总体图像质量评分、病灶显示能力评分、诊断信心度评分,并记录各组有效辐射剂量(ED)和病灶检出率。采用配对 t检验比较ASiR-V60%和DLIR-H图像间客观指标的差异,采用配对资料的Wilcoxon符号秩和检验比较主观评价指标。 结果:第2静脉期A、B、C组ED分别为(5.56±0.35)、(3.88±0.23)、(2.42±0.23)mSv。A、B、C组第2静脉期的ED分别比第1静脉期的ED降低30%、50%、70%。随着辐射剂量的降低,噪声逐渐增加,CNR 病灶、SNR 肝脏、SNR 门静脉逐渐降低。在相同辐射剂量条件下,DLIR-H的图像的客观评价指标均优于ASiR-V60%,差异有统计学意义( P均<0.001)。各组的主观评分随辐射剂量的降低而降低,在相同辐射剂量条件下,DLIR-H的总体图像质量、病灶显示能力和诊断信心评分均高于ASiR-V60%( P均<0.001)。A组的ASiR-V60%和DLIR-H均将全部病灶检出,检出率为100%(84/84),B组检出率均为92.0%(75/81),C组检出率均为88.0%(79/89)。 结论:与ASiR-V60%相比,DLIR-H在低辐射剂量下均可提高总体图像质量及乏血供肝转移病灶的显示能力,增加诊断信心。
文献关键词:
肝肿瘤;肿瘤转移;体层摄影术,X线计算机;辐射剂量;深度学习重建算法;图像质量
作者姓名:
刘娜娜;吕培杰;刘星;余娟;王落桐;王会霞;詹鹏超;陈岩;高剑波
作者机构:
郑州大学第一附属医院放射科,郑州 450052;通用电气医疗中国CT影像研究中心,北京 100176
文献出处:
引用格式:
[1]刘娜娜;吕培杰;刘星;余娟;王落桐;王会霞;詹鹏超;陈岩;高剑波-.深度学习图像重建算法对低辐射剂量下乏血供肝转移瘤CT图像质量及检出效能的影响)[J].中华放射学杂志,2022(11):1175-1181
A类:
SNR ,CNR
B类:
深度学习图像重建算法,低辐射剂量,血供,肝转移瘤,图像质量,多模型迭代重建算法,ASiR,DLIR,郑州大学,移病,腹部增强,mA,管电流,行权,重为,V60,客观评价指标,门静脉,对比噪声比,主观评价,质量评分,示能,有效辐射剂量,ED,病灶检出率,客观指标,Wilcoxon,符号秩,秩和检验,mSv,主观评分,肝肿瘤,肿瘤转移,体层摄影术,线计算,深度学习重建算法
AB值:
0.189743
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