AI图像优化算法结合80kV扫描在肾动脉CTA图像质量和辐射剂量控制的技术应用

作者：余星瑶; 冯倩倩; 刘超; 李雨桐; **军; 徐霖^*

来源：临床放射学杂志, 2022, 41(09): 1719-1724.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2022.09.031

• 人工智能
• 辐射剂量
• 图像优化
• CT肾动脉血管造影

目的 探讨人工智能(AI)图像优化算法联合80 kV扫描对肾动脉CT血管成像(CTA)图像质量和辐射剂量的影响。方法 前瞻性连续纳入行肾动脉CTA检查的60例患者，随机分为A、B两组，每组30例。A组为常规组：管电压120 kV,对比剂70 ml,图像算法采用滤波反投影；B组为低电压组：管电压80 kV,对比剂70 ml,根据重建方法的不同，将低电压组分为B1、B2、B3三个亚组，B1为低剂量迭代组，采用迭代ClearView+(50%)重建图像；B2组为低剂量AI组，采用AI图像优化算法；B3组为低剂量FBP组。对A组、B1、B2及B3组的图像质量进行统计学分析，客观评价4组肾动脉感兴趣区(ROI)的CT值及噪声(SD)值，计算信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR),主观评价由两名副主任医师采用双盲法进行5分制评价。分析A、B两组的辐射剂量有无差异。结果 A、B两组患者临床资料的比较均无统计学差异。B2组腹主动脉、左肾动脉噪声相较于A组、B1及B3组明显降低，差异有统计学意义(P<0.05);B2组腹主动脉、右肾动脉SNR及腹主动脉、左肾动脉CNR均高于A组、B1及B3组，差异有统计学意义(P<0.05);两名观察者对4组肾动脉MIP以及VR像评分一致性良好(Kappa=0.675～0.842),B2组与A组之间的主观评价无统计学意义；A、B组CTDIvol、DLP以及ED的差异均有统计学意义(均P<0.001);B组CTDIvol较A组降低75.93%、DLP降低了69.85%、ED下降了69.76%。结论 AI图像优化技术联合80 kV扫描技术，可以在获得和常规扫描同样图像质量的前提下，有效降低患者的辐射剂量，具有较大的临床应用价值。

• 单位
  生物医学工程学院; 湖北医药学院; 十堰市太和医院