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目的:探讨128层螺旋CT人工智能(AI)成像优化技术对冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像质量的影响。方法:前瞻性连续纳入2018年5至6月在北京协和医院行前瞻性门控CCTA检查的60例临床诊断或拟诊断冠心病患者,随机数表法分为A、B两组,每组30例。A组管电压为80 kVp,对比剂用量为0.7 ml/kg; B组管电压为120 kVp,对比剂用量为70 ml。根据重建方式的不同,将A组又分为A1与A2两个亚组,A1组图像采用迭代算法重建,A2组采用AI成像优化技术优化迭代算法。B组采用迭代算法重建图像。分别以3组主动脉根部(Ao)、左冠状动脉主干(LM)、左前降支近段(LAD)、左回旋支近段(LCX)及右冠状动脉近段(RCA)感兴趣区(ROI)的CT值、噪声值、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)作为图像质量客观评价指标。主观评价由2名高年资放射科医师采用双盲法对冠状动脉分支及节段水平的图像质量进行4分制评价(1分优秀,4分极差)。记录和比较A组与B组的对比剂用量和辐射剂量。采用 t检验或配对Wilcoxion秩和检验比较各组图像质量及辐射剂量的差异,采用卡方检验比较3组主观指标的差异。 结果:在CT值方面,A1与A2组相比,各ROI CT值差异均无统计学意义( P均>0.05);A1组及A2组Ao的CT值显著高于B组( P均

作者:王曼;王怡宁;于敏;王沄;王明;董书杉;金征宇

来源:中华放射学杂志 2020 年 54卷 5期

知识库介绍

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作者:
王曼;王怡宁;于敏;王沄;王明;董书杉;金征宇
来源:
中华放射学杂志 2020 年 54卷 5期
标签:
人工智能 冠状血管 体层摄影术,X线计算机 Artificial intelligence Coronary vessels Tomography, X-ray computed
目的:探讨128层螺旋CT人工智能(AI)成像优化技术对冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像质量的影响。方法:前瞻性连续纳入2018年5至6月在北京协和医院行前瞻性门控CCTA检查的60例临床诊断或拟诊断冠心病患者,随机数表法分为A、B两组,每组30例。A组管电压为80 kVp,对比剂用量为0.7 ml/kg; B组管电压为120 kVp,对比剂用量为70 ml。根据重建方式的不同,将A组又分为A1与A2两个亚组,A1组图像采用迭代算法重建,A2组采用AI成像优化技术优化迭代算法。B组采用迭代算法重建图像。分别以3组主动脉根部(Ao)、左冠状动脉主干(LM)、左前降支近段(LAD)、左回旋支近段(LCX)及右冠状动脉近段(RCA)感兴趣区(ROI)的CT值、噪声值、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)作为图像质量客观评价指标。主观评价由2名高年资放射科医师采用双盲法对冠状动脉分支及节段水平的图像质量进行4分制评价(1分优秀,4分极差)。记录和比较A组与B组的对比剂用量和辐射剂量。采用 t检验或配对Wilcoxion秩和检验比较各组图像质量及辐射剂量的差异,采用卡方检验比较3组主观指标的差异。 结果:在CT值方面,A1与A2组相比,各ROI CT值差异均无统计学意义( P均>0.05);A1组及A2组Ao的CT值显著高于B组( P均

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