自适应统计迭代重建与基于模型迭代重建算法在超低剂量儿童胸部CT中的比较

作者：赵凯宇^*; 宣伟玲; 陆洪江

来源：中国乡村医药, 2019, 26(02): 45-46.

DOI：10.19542/j.cnki.1006-5180.002524

• 自适应统计迭代重建
• 基于模型的迭代重建
• 超低剂量
• 儿童胸部CT

目的比较自适应统计迭代重建(ASIR)与基于模型的迭代重建(MBIR)两种算法在超低剂量儿童胸部CT扫描中的图像质量和辐射剂量。方法 2016年11月至2017年6月杭州市儿童医院接受超低剂量胸部CT扫描的患者63例,分别用MBIR和ASIR算法重建。由两名放射科医师评估两种重建算法的主观和客观图像质量,并对患者超低剂量胸部CT扫描得到的辐射剂量与先前胸部CT扫描(标准剂量或低剂量扫描方案)的辐射剂量进行评估。结果 MBIR算法的主观和客观图像质量均优于ASIR。MBIR显示为100%的诊断可接受性,但ASIR在平均0.33m Sv(0.140.59m Sv)超低剂量CT中显示为93%。在接受先前CT检查的患者中,超低剂量CT的特定剂量估计(SSDE)和剂量长度乘积(DLP)平均下降87%(35%97%)和85%(41%98%)。结论与ASIR相比,MBIR明显改善图像质量。此外,在诊断可接受的超低剂量胸部CT中,采用MBIR算法辐射剂量减少近90%。

• 单位
  中国人民解放军一一七医院