首都医科大学附属北京儿童医院影像中心;
目的评价两种迭代重建算法与传统的滤波反射投影算法(filtered back-projection,FBP)对儿童低剂量CT肺内坏死病灶识别的能力。方法选取73例儿童胸部CT(年龄2月12岁,中位年龄4岁)增强检查,使用低剂量扫描方案,所得到的原始数据重建为基于模型的迭代重建算法(model-based iterative reconstruction,MBIR)、自适应迭代重建算法(adaptive statistical iterative reconstruction,ASIR)的0.625mm图像,与重建为0.625mm的FBP图像比较图像主观、客观质量。图像主观质量由两位医师应用14分制评价(2分合格,4分最好),内容包括对图像整体的质量评分及坏死病灶显示能力评分。客观质量测量坏死病变、以及周围实变的肺组织、正常肺野的噪声,并计算坏死病变与实变、肺野的对比噪声比(contrast noise ratio,CNR)。结果主观图像质量方面MBIR图像整体质量评分3.71±0.45,病灶显示能力4.00±0.00;明显优于ASIR图像及FBP图像。客观噪声方面,病变区域噪声MBIR、ASIR、FBP图像分别为14.71±3.85,25.68±6.33,35.78±8.87,与周围实变的CNR三组图像分别为4.03±0.98,2.38±0.75,1.57±0.41,与肺野的CNR分别为41.94±10.03,29.32±8.14,20.47±4.69。结论低剂量图像结合迭代重建算法可以提高儿童肺内坏死灶的识别能力,其中MBIR图像效果最好。
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基本信息:
DOI：
中图分类号:R816.92
引用信息:
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基金信息: