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目的 探讨基于人工智能(AI)的运动补偿重组(MCR)对不同心率组冠状动脉图像质量和冠状动脉可评价性的影响.方法 前瞻性纳入181 例在第二代双层光谱探测器CT(DLCT)行冠状动脉CT血管造影(CCTA)的疑似或确诊冠心病的患者.根据心率将患者分为低、中、高三组(三组心率分别为≤65 次/min、66~79 次/min、≥80 次/min).每组分别使用或不使用基于AI的MCR算法重组图像.由两名有5 年以上放射科心血管方向工作经验的医师进行双盲法评估.主观图像质量评估采用 5 分法,3 分以上被认为图像质量佳;客观图像质量用信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)进行分析评估.部分患者行数字减影血管造影(DSA)作为"金标准",比较常规及迭加MCR者对管腔明显狭窄血管(≥50

作者:马雪妍;王怡然;侯佳蒙;任丽臣;任俊立;姚广;董书杉;张永高

来源:临床放射学杂志 2024 年 43卷 4期

知识库介绍

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作者:
马雪妍;王怡然;侯佳蒙;任丽臣;任俊立;姚广;董书杉;张永高
来源:
临床放射学杂志 2024 年 43卷 4期
标签:
冠状动脉CT血管造影 图像质量 运动补偿重组 Coronary artery CT angiography Image quality Motion compensation reconstruction
目的 探讨基于人工智能(AI)的运动补偿重组(MCR)对不同心率组冠状动脉图像质量和冠状动脉可评价性的影响.方法 前瞻性纳入181 例在第二代双层光谱探测器CT(DLCT)行冠状动脉CT血管造影(CCTA)的疑似或确诊冠心病的患者.根据心率将患者分为低、中、高三组(三组心率分别为≤65 次/min、66~79 次/min、≥80 次/min).每组分别使用或不使用基于AI的MCR算法重组图像.由两名有5 年以上放射科心血管方向工作经验的医师进行双盲法评估.主观图像质量评估采用 5 分法,3 分以上被认为图像质量佳;客观图像质量用信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)进行分析评估.部分患者行数字减影血管造影(DSA)作为"金标准",比较常规及迭加MCR者对管腔明显狭窄血管(≥50

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