CT图像重建算法对新型冠状病毒肺炎图像质量的影响

作者：赵英明^*; 李雨桐; 韦炜; 吴刚; 慕鹏; 何峰

来源：中国医学装备, 2021, 18(05): 175-179.

• 重建算法
• 新型冠状病毒肺炎(COVID-19)
• 图像质量
• X射线计算机

目的:探讨不同CT图像重建算法对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者典型CT图像质量的影响。方法:收集在医院确诊的40例COVID-19并行胸部CT检查的患者图像,并对每例CT图像进行不同算法的重建,根据重建算法的不同,将采用滤波反投影法重建图像纳入滤波反投影组,将采用40%及80%ClearView+迭代算法对图像进行重建分别纳入40%迭代算法组和80%迭代算法组。测量3组图像胸廓入口层面的图像噪声标准差(SD)、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)客观评价指标;采用5分制对3组图像病灶细节进行主观评估。结果:3组图像的SD、SNR及CNR比较,差异有统计学意义(F=78.050,F=44.938,F=65.604;P<0.001);滤波反投影组与40%迭代算法组相比,SD较高且SNR及CNR较低;滤波反投影组与80%迭代算法组相比,SD较高且SNR及CNR较低;40%迭代算法组与80%迭代算法组相比,SD较高且SNR及CNR较低。图像主观评分滤波反投影组磨玻璃、实性和混合型特征的评分均低于40%迭代算法组和80%迭代算法组,差异有统计学意义(F40%迭代算法组=-4.138,F=-4.098,F=-3.976;F80%迭代算法组=-3.798;F=-3.496,F=-3.025;P<0.05)。结论:ClearView+迭代重建算法能够显著提高COVID-19患者胸部CT图像质量,并对病灶细节保留良好。

• 单位
  安徽省立医院; 中国科学技术大学