人工智能模型迭代重建对低剂量腹部增强CT图像质量的影响

作者：曹建新; 朱卓; 许炜; 刘廷; 韩**; 陈颖; 张清

来源：暨南大学学报(自然科学与医学版), 2023, 44(05): 547-555.

DOI：10.11778/j.jdxb.20230143

• 人工智能
• 迭代重建
• CT
• 图像质量

目的:评估人工智能模型迭代重建(AIIR)对低剂量腹部增强CT图像质量的影响，并寻求最佳AIIR等级。方法:对52例患者行低剂量腹部增强CT检查，采用滤波反投影(FBP)重建、混合迭代重建(HIR)及AIIR(5～1级)。评估FBP、HIR及AIIR图像质量的客观参数。两位放射科医师采用盲法按5分法对FBP、HIR及AIIR图像的噪声程度评分(1分为噪声非常小；5分为噪声大不能接受),并按5分法对AIIR图像的蜡状伪影程度评分(1分为无蜡状伪影；5分为完全不能接受的蜡状伪影)。结果:动脉期FBP、HIR及AIIR 5～1级图像上肝脏噪声分别为(22.6±3.1)、(14.6±2.1)、(9.3±0.9)、(7.9±0.8)、(6.4±0.8)、(4.8±0.9)和(3.3±1.1)Hu,静脉期相应图像上肝脏噪声分别为(23.8±3.7)、(15.5±2.4)、(9.7±1.1)、(8.3±0.9)、(6.7±0.8)、(5.0±0.8)和(3.4±1.0)Hu。FBP、HIR及AIIR 5～1级图像上，腰大肌噪声分别为(25.4±4.1)、(16.6±2.7)、(10.3±1.7)、(8.8±1.7)、(7.3±1.7)、(5.6±1.8)和(4.0±2.0)Hu,髂腰肌相应噪声分别为(23.1±4.0)、(15.5±3.2)、(10.2±2.2)、(9.1±2.3)、(7.8±2.5)、(6.5±2.6)和(5.3±2.8)Hu。AIIR图像上肝脏、腰大肌及髂腰肌噪声均明显低于FBP图像和HIR图像(P0.05)。结论:AIIR能够显著提升低剂量腹部增强CT的图像质量，其中5级和4级AIIR图像质量最优。

• 单位
  武汉科技大学