目的:探索能谱CT单能量联合多模型自适应统计迭代重建（ASIR-V）优化下腔静脉成像的最佳方案。方法:回顾性收集2021年8月至2022年4月于哈尔滨医科大学附属第二医院采用Revolution CT行下腔静脉CT静脉造影（CTV）检查的下腔静脉病变轻微或无病变患者的临床资料。将入选患者下腔静脉期图像重建为混合能量组图像及50、55、60、65、70 keV 5组单能量图像，测量5组单能量图像皮下脂肪噪声以及下腔静脉各段CT值、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR），并进行主观评分，以确定最佳单能量能级。然后，分别联合不同权重（20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%）ASIR-V算法进行重建，对不同ASIR-V权重组及混合能量组图像进行客观评价指标及主观评分，以确定匹配最佳单能量能级的最佳ASIR-V权重。结果:共纳入患者30例，其中男性11例（36.7%），年龄（55.4±8.8）岁，体重指数为（23.2±2.8）kg/m2。各单能量组图像皮下脂肪噪声、下腔静脉各段客观评价指标差异均有统计学意义（均 P<0.05），各客观评价指标均随能级降低而升高，50 keV组获得最大值，2位医师对5组图像的主观评分一致性均为好（均 κ≥0.75），60 keV组的主观评分最高，综合分析以60 keV为最佳单能量能级。7组最佳单能量联合不同权重ASIR-V图像组的客观评价指标与混合能量组比较差异均有统计学意义（均 P<0.01），随着ASIR-V权重升高图像噪声降低（均 P<0.01），以80%ASIR-V权重组为最低；下腔静脉各段CT值差异无统计学意义（均 P>0.05）；下腔静脉各段SNR、CNR随着ASIR-V权重增加而升高（均 P<0.01），以80%ASIR-V权重组为最高。2位医师对8组图像的主观评分一致性均为好（均 κ≥0.75），60%ASIR-V权重组的主观评分最高，综合分析以60%为匹配60 keV的最佳ASIR-V权重。 结论:能谱CT单能量联合ASIR-V优化下腔静脉成像的最佳方案是60 keV能级匹配60%的ASIR-V权重。

目的:探讨深度学习图像重建（DLIR）在100 kV门静脉CT血管成像（CTPV）降低辐射剂量且提高图像质量的可行性，并与传统120 kV CTPV进行图像质量比较。方法:前瞻性纳入中山大学附属第三医院2021年6月至2022年12月行上腹部CTPV检查的患者，分为120 kV标准剂量组（S组）和100 kV低剂量组（L组）。S组采用自适应统计迭代-Veo算法（ASIR-V）及中等强度的DLIR（S-DM）进行重建，ASIR-V的权重分别采用40%、60%和80%（S-AV40、S-AV60和S-AV80）。L组采用60%和80% 2种权重的ASIR-V（L-AV60和L-AV80）和中、高强度的DLIR（L-DM和L-DH）进行重建。2名医师分别进行客观指标测量，包括门静脉主干（MPV）、门静脉右支（RPV）、门静脉左支（LPV）、肝实质和右侧竖脊肌的CT值和SD值，并且计算信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。3名医师分别对8组图像进行5分盲法评价。记录两组容积CT剂量指数（CTDIvol）和剂量长度乘积（DLP），计算有效剂量（ED）。采用单因素方差分析对客观指标、Kruskal-Wallis H检验对主观评分进行统计分析。 结果:共纳入100例患者，标准剂量组（S组）和低剂量组（L组）各50例。L组的有效剂量比S组减少了51%。MPV、RPV、LPV的SD、SNR和CNR在8组图像之间差异有统计学意义（ P值均<0.001）。L-DH的SD与S-AV80组间差异无统计学意义（ P>0.05），但显著低于其余6组（ P值均<0.05）；除MPV的CNR在L-DH与S-AV80组之间差异无统计学意义（ P>0.05）外，3支门静脉的SNR和CNR在L-DH组均高于其他组，差异具有统计学意义（ P值均<0.001）。L-DH组的主观图像质量评分最高（4.61±0.16），除和S-DM组（4.31±0.19）外的其余6组差异均有统计学意义（ P值均<0.001）。医师间的客观指标测量和主观图像质量评分均具有良好的一致性（ ICC=0.584~0.960）。 结论:与常规120 kV CTPV相比，100 kV 结合DLIR算法可显著降低CTPV 51%的辐射剂量，并在降低噪声的同时保持更高的SNR、CNR和主观评分。高强度DLIR算法获得的100 kV CTPV图像质量最佳。

目的:在低对比剂用量、低辐射剂量的双低肺动脉CT血管成像（CTPA）检查中，比较深度学习重建（DLR）与自适应迭代重建（ASiR-V）的图像质量及Qanadli栓塞指数。方法:回顾性分析2020年10月至2021年3月徐州医科大学附属医院放射科88例行CTPA双低扫描患者的资料，其中男44例，女44例，年龄11~87（61±15）岁。采用80 kV管电压，20 ml对比剂用量，扫描数据分别进行标准内核深度学习高档重建（DL-H）和ASiR-V重建，并将患者分为标准内核DL-H组（88例，肺栓塞阳性33例）及ASiR-V组（88例，肺栓塞阳性36例）。分析比较两种重建算法的CT值、图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、主观图像质量评分、Qanadli栓塞指数、阳性率及阳性Qanadli栓塞指数差异。结果:标准内核DL-H和ASiR-V两种重建算法组间肺动脉主干及右肺动脉干、左肺动脉干的CT值差异均无统计学意义［分别为（405.8±111.7）比（404.0±112.0）HU、（412.9±113.1）比（411.5±112.2）HU、（418.1±119.9）比（415.4±118.0）HU，均 P>0.05］。标准内核DL-H组肺动脉主干及右肺动脉干、左肺动脉干的图像噪声较ASiR-V组降低（分别为16.6±4.7比28.1±4.8、18.3±6.1比29.8±4.9、17.6±5.6比28.4±4.7；均 P<0.001）。标准内核DL-H组肺动脉主干及右肺动脉干、左肺动脉干的SNR和CNR较ASiR-V组显著提高（SNR：25.5±7.1比14.5±3.9、23.9±7.2比13.9±3.4、24.9±7.4比14.8±4.1，CNR：21.6±6.6比12.3±3.9、20.2±6.7比11.8±3.4、21.2±6.9比12.6±4.1；均 P<0.001）。标准内核DL-H组的主观图像质量评分较ASiR-V组显著提高（4.6比3.8， P<0.001）。两组的Qanadli栓塞指数、阳性率及阳性Qanadli栓塞指数差异均无统计学意义（均 P>0.05）。 结论:标准内核DL-H重建较ASiR-V重建能够显著提高双低扫描条件下的图像质量。

目的:探讨鼻窦CT扫描中，前置和后置自适应统计迭代重建算法（ASiR-V）对图像质量和辐射剂量的影响，并寻找最佳的迭代组合。方法:以1具离体头颅标本为研究对象，采用临床鼻窦CT常规扫描条件[噪声指数（NI）=8]，以及前置ASiR-V的不同等级（0~100%，间隔为10%）进行螺旋扫描，所得原始数据使用后置ASiR-V的不同等级（0~100%，间隔为10%）进行骨算法和标准算法重建，共获得242个鼻窦薄层图像序列。选择特定的感兴趣区（ROI）测量CT值，并计算图像对比噪声比（CNR）和品质因子（FOM）。记录容积CT剂量指数（CTDI vol）和智能毫安（Smart mA）值。采用线性回归分析对ASiR-V各等级与对应的CTDI vol、Smart mA、CNR、FOM进行比较分析。采用配对 t检验对相同后置不同前置ASiR-V骨算法和标准算法图像的CNR进行分析比较。主观评价采用双盲法由3名高年资放射诊断医师以4分法（4分为最佳）进行图像质量评分。 结果:随着前置ASiR-V等级（0~100%）的增加，Smart mA、CTDI vol均减低，呈线性负相关（ r分别为-0.981、-0.976， P均<0.001）；Smart mA降幅为72.05%，CTDI vol降幅为71.22%。前置ASiR-V相同，随后置ASiR-V等级增加，骨算法和标准算法图像对应的CNR呈上升趋势，呈正相关（骨算法图像： R2分别为0.976、0.992、0.982、0.982、0.975、0.975、0.979、0.996、0.952、0.978、0.965；标准算法图像： R2分别为0.944、0.990、0.988、0.993、0.996、0.987、0.984、0.996、0.996、0.990、0.965）；后置ASiR-V相同，随前置ASiR-V等级增加，骨算法和标准算法图像对应的FOM呈波动变化（骨算法图像： R2分别为0.335、0.341、0.344、0.364、0.385、0.405、0.418、0.429、0.455、0.474、0.516；标准算法图像： R2分别为0.223、0.278、0.327、0.285、0.309、0.329、0.325、0.346、0.360、0.390、0.380）。以上各种前置和后置迭代等级组合所得图像主观评价均可满足诊断要求（评分≥3）。 结论:当NI=8时，骨算法最佳前置和后置迭代等级组合为80%和100%；标准算法最佳迭代等级组合为100%和100%。鼻窦CT扫描中，选择恰当的前置和后置迭代等级组合，能够在图像质量满足诊断要求的前提下，有效降低辐射剂量。

目的:探究深度学习重建算法(Deep learning image reconstruction,DLIR)、传统滤波反投影(Filered back-projec-tion,FBP)及自适应迭代重建算法(Adaptive statistical iterative reconstruction-veo,ASIR-V)对改善腹部门静脉期CT图像质量差异及临床获益.方法:前瞻性纳入45例行腹部增强CT扫描患者,其中包括18例肝硬化失代偿期患者,对门静脉期图像进行FBP、30％ASIR-V、80％ASIR-V及DLIR-H重建,并测量比较4组重建图像肝脏、脾脏、脾静脉、门静脉及左右支CT值、噪声、信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)及对比信噪比(Contrast-to-noise ratio,CNR);比较各重建算法图像主观评价,包括18例肝硬化失代偿期患者交通支血管.结果:4组重建算法图像CT值无统计学差异(P＞0.05),噪声、SNR、CNR均有统计学差异,两两比较 FBP 与 30％ASIR-V,80％ASIR-V 与 DLIR-H 在 CNR、SNR 值中无统计学差异(校正 P＜0.008),80％ASIR-V 与 DLIR-H算法在SD值无统计学差异(校正P＜0.008),余均有统计学差异.主观评价DLIR图像整体质量、对比度、失真伪影与其他各组有显著性差异(校正P＜0.008),仅图像噪声与80％ASIR-V无显著性差异(校正P≥0.008).DLIR交通支血管轮廓、清晰度与各组有显著性差异(校正P＜0.008),噪声与80％ASIR-V无显著性差异(校正P≥0.008).结论:DLIR算法降低腹部CT图像噪声,改善图像质量具有优势,尤其是肝硬化失代偿期微小血管结构,该重建算法可能为患者的精准诊断、风险评估提供更多信息.

目的 基于深度学习图像重建(DLIR)技术探讨不同噪声指数(NI)在CT引导下经皮肺穿刺活检术(PTNB)中降低辐射剂量的临床应用价值.方法 选取32例行PTNB患者,在调整穿刺针后采用小范围(40 mm),管电压100 kV,自动管电流调节(ATCM),NI依次为15、30、45扫描获得3组图像.A组为NI 15自适应统计迭代重建-V(ASIR-V)50％重建图像,B、C组分别为NI 30、NI 45 DLIR高强度算法重建图像,分别测量穿刺点中心及其上、下10 mm层面脊柱旁肌肉、皮下脂肪及主动脉血管CT值和标准差(SD)值,计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),并由2名医师对图像进行主观评分,同时比较3组有效剂量(ED).结果 经主观评价A、B、C3组图像质量均能满足临床穿刺需求.B组图像SD及SNR均优于A、C组,A、B组及B、C组图像在脊柱旁肌肉、皮下脂肪处SD和SNR差异有统计学意义(P＜0.05);A、C组图像在脊柱旁肌肉、皮下脂肪处的SD和SNR差异无统计学意义.3组间ED的差异均有统计学意义(P＜0.05)o B、C组较A组的ED分别降低了 82.86％和93.90％;C组较B组的ED降低了64.44％.结论 提高NI结合DLIR技术可以显著减少CT引导下PTNB过程中患者辐射剂量.

目的 探讨深度学习图像重建(DLIR)算法联合低管电压(70 kVp)在头颈部CT血管成像中的应用价值.资料与方法回顾性收集2021年11月—2022年11月宁夏回族自治区人民医院行头颈部CT血管成像检查的40例患者,管电压70 kVp,管电流智能调控SmartmA模式.对原始数据进行自适应统计迭代重建(ASiR-V60%、ASiR-V90%)及DLIR(DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H),比较不同算法及水平重建图像的主观及客观评价指标.结果 颈部及颅内动脉不同水平ASiR-V及DLIR重建图像CT值差异均无统计学意义(P>0.05).随着ASIR-V及DLIR重建水平增加,颈部及颅内图像噪声均减低,DLIR-H与ASiR-V60%差异均有统计学意义(P<0.05),分别减低24.30%、29.42%;颈部及颅内图像信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)均升高,DLIR-H重建图像SNR、CNR最高.颈总动脉分叉部、颈内动脉C4段、椎动脉V4 段SNR、CNR与ASiR-V60%差异均有统计学意义(P<0.05),SNR分别提高55.60%、43.90%、44.66%,CNR分别提高55.57%、44.24%、45.10%;大脑中动脉SNR、CNR较ASiR-V60%提高45.39%、45.89%,差异有统计学意义(P<0.05).ASiR-V90%主观评分较ASiR-V60%降低,差异无统计学意义(P>0.05).DLIR主观评分随重建水平升高而升高,DLIR-H较DLIR-M、DLIR-L差异有统计学意义(P均<0.05),DLIR-H及DLIR-M的主观评分高于ASiR-V60%与ASiR-V90%,差异有统计学意义(P均<0.05).结论 在低管电压头颈部CT血管成像中,与ASiR-V相比,DLIR可以进一步降低图像噪声,提升图像质量和诊断信心,其中DLIR-H表现最佳.

目的 探讨能谱CT低能级(keV)靶重建技术结合自适应统计迭代重建(ASIR-V)算法在下肢CT静脉成像(CTV)中的应用价值.方法 回顾性选取40例行下肢CTV检查的患者.宝石能谱成像(GSI)模式,管电压80 kVp/140 kVp瞬时切换,管电流采用GSI Assist模式.A组(常规组):70 keV结合40％ASIR-V单能量图像,常规显示视野(DFOV)含双下肢.B组(低keV组):50 keV结合50％ASIR-V单能量图像,DFOV同A组.C组(低keV靶重建组):50 keV结合50％～80％ASIR-V单能量图像(间隔10％,记C1～C4组),靶重建(小DFOV,以左、右股骨为中心覆盖单侧下肢).在轴位图像上测量双侧下肢静脉的CT值及标准差(SD)值并计算信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR).由2名观察者采用5分法对静脉显示和栓子显示清晰度进行主观评分并行Kappa 一致性检验.结果 在静脉显示方面,B、C组评分均优于A组(P＜0.05).在栓子显示清晰度方面,大小栓子在C组内得分均随着ASIR-V权重的增加呈现出先高后低的趋势(P＜0.05),其中C2组得分最高,优于B组和A组(P＜0.05).B、C组各静脉段的CT值均高于A组(P＜0.05).C1～C4组中随着ASIR-V算法权重的增加,虽然各静脉段的SNR、CNR逐渐升高(P＜0.05),但稍低于B组(P＜0.05).结论 采用50 keV靶重建技术结合60％ASIR-V算法能够显著提高下肢静脉对比度和栓子显示清晰度,为临床提供更准确的影像信息.

目的 探讨100 kVp低管电压联合自适应统计迭代重建-V(ASIR-V)对Adamkiewicz动脉(AKA)成像的显示、图像质量及辐射剂量的影响.方法 90例行主动脉CT血管成像(CTA)检查的患者按随机数字表法分为2组,A组管电压100 kVp,ASIR-V 80%重建;B组管电压120 kVp,自适应统计迭代重建(ASIR)40%重建.在T12层面测量降主动脉的CT值及标准差(SD)值,并测量同层面脊髓的CT值及SD值,计算AKA的信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR).根据AKA与肋间动脉或腰动脉的连续性,由2名医师采用双盲法以5分法对AKA的可视化进行评估,并比较A、B 2组的辐射剂量.结果 与B组相比,A组主动脉的CT值显著增高约22.83%(P<0.001);A组AKA的背景噪声显著低于B组,SNR及CNR显著高于B组(P<0.001).A组AKA的可视化评分高于B组(P<0.05).A组有效剂量(ED)较B组显著降低约41.28%(P<0.001).结论 100 kVp联合ASIR-V技术行脊髓AKA成像,可获得较好的图像质量,提高了AKA显示的敏感性,并降低了辐射剂量.

目的 评价深度学习迭代重建(DLIR)算法与常规自适应迭代重建(ASIR-V)算法对儿童头颅外伤CT图像噪声和图像纹理的优化程度及图像显示效果的差异.资料与方法 回顾性选取 2020 年 12 月 7-11 日首都医科大学附属北京儿童医院影像中心80例儿童头颅CT,扫描方案为低辐射剂量轴扫,电压120 kV,电流150～220 mA.将得到的原始数据重建为5 mm厚层与0.625 mm薄层的脑窗、骨窗图像,分别重建为50%ASIR-V、高权重DLIR图像(DL-H),共8组图像.应用4 分制主观评价脑沟脑室、脑灰白质与颅骨显示情况,并统计各组图像的病变数量;客观评价测量基底节层面的灰质和白质的 CT 值和噪声值,并计算对比噪声比,同时在同层面测量模糊程度指数,比较两种图像重建方法的差异.结果 相较于 50%ASIR-V图像,2 种层厚的DL-H均可以提升脑沟脑室、脑实质显示能力(W=5.5～22.2,P均<0.05),5 mm的 50%ASIR-V与 0.625 mm的DL-H图像脑沟脑室、脑实质显示能力差异无统计学意义(W=0.9、2.0,P=0.32、0.05).骨质显示能力方面,所有图像均可以达到满分 4.0 分.5 mm的50%ASIR-V与DL-H图像均可以在80例患者中发现共35处病变,包括出血病变12处,颅内积气1处,骨折9处,头皮软组织肿胀13处.客观评分方面,DL-H图像噪声低于50%ASIR-V图像(t=21.4～35.7,P均<0.05),0.625 mm的DL-H与 5 mm的 50%ASIR-V 图像噪声及对比噪声比差异无统计学意义(t=1.7～2.2,P 均≥0.05).模糊程度指数显示DL-H 优于 50%ASIR-V图像(t=6.1、10.0,P均<0.05),0.625 mm的DL-H与5 mm的50%ASIR-V模糊程度指数差异无统计学意义(t=2.6,P=0.28).结论 DLIR可以降低图像噪声,改善图像纹理,整体提升儿童头颅外伤CT图像质量,0.625 mm的DL-H图像质量接近 5 mm的50%ASIR-V图像,可以达到诊断要求,使进一步降低儿童头颅外伤的辐射剂量成为可能.