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新一代基于模型的迭代重组对低剂量肺部CT条件下计算机辅助检测系统气道分析的影响
目的 比较新一代基于模型的迭代重组(MBIRn)中高空间分辨率设置(MBIRRP20)、均衡空间分辨率和密度分辨率设置(MBIRsTND)和自适应迭代重组(ASIR)对低剂量肺部CT条件下计算机辅助检测(CAD)系统气道分析性能的影响.方法 搜集本院1个月内接受两次胸部CT平扫受检者共30例.使用能谱CT(DiscoveryCT750HD),初检采用常规辐射剂量[噪声指数(NI)=14]扫描,肺算法ASIR[40％ ASIR与滤波反投影法(FBP)混合]重组.复查采用低辐射剂量方案(NI=28)扫描,分别采用肺算法ASIR和MBIRRP20、MBIRsTND重组层厚0.625mm的图像后进行对比分析.应用自动CT定量方法(Dexin-FACT)自动提取支气管树并选取走行平直且分叉较少的右肺中叶支气管测量隆突至显示气道终端长度,采用配对t检验比较.由两名放射科医生在以常规剂量ASIR重组为基础,对低剂量条件下ASIR和MBIRRP20、MBIRsTND自动提取的支气管树盲法进行噪声和细节结构清晰度5分法主观评分(0分为图像质量与常规剂量ASIR重组相近,±1为略好或略差于常规剂量ASIR重建,±2为明显好或明显差于常规剂量ASIR重组),采用Wilcoxon符号等级检验比较主观评分.结果 低剂量组有效辐射剂量(ED)为(3.01±1.89)mSv,明显低于常规组(0.88±0.83) mSv,降低约70.76％.客观方面,重组算法影响低剂量肺部CT条件下计算机辅助检测右肺中叶支气管长度,MBIRP20和MBIRsTND较ASIR算法图像自动提取的支气管较长(P＜0.05),MBIRsTND甚至优于常规剂量的ASIR(P＜0.05).主观方面评价各算法自动提取支气管树,低剂量ASIR重组图像差于常规剂量ASIR(P＜0.05),但低剂量MBIRRP20和MBIRsTND优于常规剂量ASIR(P ＜0.05),且MBIRsTND评分高.结论 MBIRn中MBIRRP20和MBIRsTND可以通过改善图像质量提高计算机辅助检测系统气道分析性能,进而减少70.76％辐射剂量,尤其是MBIRsTND,这为CAD检测胸部多排螺旋CT(MDCT)降低辐射剂量提供一种新的途径.
