“三低”技术联合人工智能迭代重建算法在主动脉CT血管成像中的临床应用

作者：游永春; 李万江; 刘洪川; 钟思华; 李真林^*

来源：四川大学学报（医学版）, 2022, 53(04): 676-681.

• 人工智能
• 主动脉
• 体层摄影术,X线计算机

目的 探讨“三低”（低辐射剂量、低对比剂用量及低对比剂流速）技术联合人工智能迭代算法（artificial intelligence iterative reconstruction, AIIR）在主动脉CT血管成像中的应用价值。方法 前瞻性纳入33例主动脉CT血管造影（CT angiography, CTA）的患者，按复查时间先后分为A、B两组。A组为对照组（100 kV, 0.8 mL/kg, 5 mL/s）;B组为“三低”组（70 kV, 0.5 mL/kg, 3 mL/s）。A组使用Karl迭代重建图像，B组分别使用Karl和AIIR重建得到B1和B2组。测量3组升主动脉、降主动脉、腹主动脉、左髂动脉及右髂动脉的CT值和SD值、计算信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）。同时对图像质量行主观评分。记录A、B组辐射剂量参数。结果 3组各管腔节段CT值、SD值、SNR及CNR差异均有统计学意义（P<0.001）。B2组CT值、SNR、CNR高于B1组，SD值低于B1组，差异均有统计学意义（P<0.017）。B2组与A组的CT值差异无统计学意义（P>0.017），各管腔节段的SD值、SNR和CNR均优于A组（P<0.017）。3组图像主观评分差异有统计学意义（P<0.05）,A组与B2组差异无统计学意义（P>0.017）。B组辐射剂量、对比剂用量较A组分别降低84.14%、37.08%。结论 “三低”联合AIIR算法可以获得和常规剂量扫描相当的主动脉CTA图像质量，而患者的辐射剂量、对比剂用量及对比剂流速都明显降低。

• 单位
  四川大学华西医院