CT重组算法对低剂量胸部CT筛查冠状动脉钙化积分准确性影响研究

作者：孙安; 樊荣荣; 孙瑶; 朱一白; 赵宝连; 涂文婷; 钱懿; 刘士远; 萧毅^*

来源：临床放射学杂志, 2022, 41(05): 881-885.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2022.05.025

• 冠状动脉钙化
• 冠状动脉钙化积分
• 体层摄影术,X线计算机

目的 以门控CT为金标准，探讨不同CT重组算法对非门控胸部低剂量CT(LDCT)评估冠状动脉钙化(CAC)的影响。方法 回顾性分析本院参与“三大疾病筛查”同时接受门控CT和非门控胸部LDCT扫描的718例患者资料。根据扫描方案的不同分为门控、非门控两组，根据重组方式的不同，将后者依次使用smooth、standard及sharp三种算法进行图像重组，并同时对所有图像进行冠状动脉钙化积分(CACS)。将Agatston评分分为4个标准的评分类别(Agatston评分：0、1～99、100～399、>400)。然后采用组内相关系数(ICC)、Spearman秩相关分析对CACS进行分析，同时利用Kappa检验4组图像获得心血管风险分层的准确性。结果 CACS结果显示门控CT与非门控胸部LDCT之间一致性很好，其中smooth最高(体积ICC=0.932、质量ICC=0.904、Agatston ICC=0.906,P=0.000)。非门控与门控图像间的基于Agatston评分类别一致性也很高，smooth、standard、sharp Kappa值分别为0.757、0.745、0.654,其中smooth法观察到有最少的患者被重新分类。非门控胸部LDCT图像辐射剂量指标均显著低于门控CT(P均<0.001),且有效剂量降低达41.2%。结论 胸部LDCT是一种较可靠的检测和定量评估CAC的成像方法。在非门控胸部LDCT中选择smooth重组算法，可以最大程度地提高CAC评估的准确性。

• 单位
  长征医院; 中国人民解放军第二军医大学