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基于迭代重建算法的IDream重建技术对低剂量上腹部CT图像质量及肝囊肿显示的影响: 2025年; 目的:通过对迭代重建算法的IDream重建技术中不同重建等级肝囊肿CT图像显示的主观评估和上腹部图像质量的客观评价,探讨IDream重建技术降低图像噪声、优化图像质量及显示肝囊肿的最佳重建等级。方法:回顾性收集2021年8月至9月在北京协和医院就诊的53例肝囊肿患者上腹CT平扫影像资料,所有患者图像均行滤波反射投影(FBP)、IDream重建1、2、3、4和5级6种方法重建标准窗图像,共获得FBP组、IDream 1~5级组的6组图像。分别测量并记录每组图像肝脏、腹主动脉、竖脊肌、脂肪、脾脏的CT值及标准差(SD)值,计算图像的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)。由两名8年以上工作经验的CT诊断医师对各组图像肝囊肿的显示进行主观评分。对比不同等级重建图像的客观参数及肝囊肿主观评分。采用单因素方差分析图像的客观参数,肝囊肿显示主观评分行Kruskal-Wallis H检验。结果:6组图像不同重建等级肝脏、腹主动脉、脂肪、竖脊肌、脾脏的CT值差异均无统计学意义(P>0.05)。在FBP组和IDream 1~5级6组图像中,随着重建等级增加,图像SD值逐渐降低,分别为(18.11±5.03)、(15.37±4.97)、(13.26±4.83)、(11.68±4.56)、(10.99±4.36)和(10.60±4.21)Hu。肝脏SNR、CNR随重建等级升高逐渐升高,6组图像SD值、SNR和CNR比较,差异均有统计学意义(F=20.75、17.72、3.15,P<0.05)。FBP组和IDream1~4级组图像肝囊肿主观评分分别为(3.12±0.35)、(3.63±0.46)、(4.02±0.42)、(4.61±0.48)和(4.63±0.48)分,逐渐升高,而IDream5级组图像评分略有降低,为(4.53±0.47)分,IDream 3级组和IDream 4级组图像评分最高。6组重建等级肝囊肿图像的平均主观评分比较,差异有统计学意义(H=192.17,P<0.05);结论:在上腹部CT平扫中,随着IDream重建等级的增加,图像噪声逐渐降低,图像客观参数逐渐提升;IDream3级和4级重建可得到肝囊肿客观评分最优的上腹部图像质量。; 叶鹏杜华阳李正军王曼王沄梁煜坤方捷; 关键词：肝囊肿图像质量

应用深度学习图像重建算法提高低辐射剂量肝脏能谱CT图像质量和病灶诊断信心的临床研究: 2025年; 目的探讨使用深度学习图像重建(DLIR)提高肝脏低辐射剂量能谱CT图像质量、病灶诊断信心及碘浓度(IC)测量精度的可行性。方法本研究为前瞻性队列研究。前瞻性收集2023年6月至2024年1月在安徽医科大学第一附属医院接受肝脏增强CT的60例患者,采用随机区组法分为常规辐射剂量组和低辐射剂量组,各30例。常规辐射剂量组于门静脉期采用常规辐射剂量扫描,管电压120 kVp;低辐射剂量组接受低辐射剂量扫描,即管电压80 kVp和140 kVp快速切换能谱扫描模式。计算2组患者的有效辐射剂量。常规辐射剂量组采用40%强度的自适应统计迭代重建算法(ASIR-V)重建图像(AR40120 kVp)。低辐射剂量组采用高强度DLIR(DLIR-H)重建40、50 keV虚拟单能量图像(VMI)(DH-VMI 40 keV、DH-VMI 50 keV)。对上述3组图像质量进行客观评价,测量图像噪声,计算肝脏和门静脉的对比噪声比(CNR)和信号噪声比(SNR);对图像质量进行主观评分,评分内容包括图像噪声、对比度、病变显示和诊断信心。在低辐射剂量组中,采用DLIR-H、ASIR-V40%重建碘图,测量肝脏和门静脉IC值、标准差(SD),并计算变异系数(CV)。采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验比较3组图像间主客观图像质量评价指标的差异,采用配对t检验比较DLIR-H、ASIR-V40%重建碘图间测量指标的差异。结果低辐射剂量组的有效辐射剂量[(2.2±0.5)mSv]较常规辐射剂量组[(5.4±1.4)mSv]降低56.8%。客观评价中,DH-VMI 40 keV的图像噪声、肝脏和门静脉CNR和SNR均高于AR40120 kVp(P<0.001);DH-VMI 50 keV的图像噪声低于AR40120 kVp(P=0.020),肝脏和门静脉CNR和SNR高于AR40120 kVp(P<0.001)。主观评价中,DH-VMI 40 keV与AR40120 kVp间图像噪声评分差异无统计学意义(P>0.05),DH-VMI 50 keV的图像噪声评分低于AR40120 kVp(P<0.05);DH-VMI 40 keV和DH-VMI 50 keV的对比度、病变显示和诊断信心评分均高于AR40120 kVp(P<0.05)。在低辐射剂量组�; 李云成李裕国杨君琳宋建唐星邓炜王震杨金秀刘斌余永强李小虎; 关键词：图像重建

深度学习重建算法对胸部CT图像质量及肺结节影像组学特征数据可重复性的影响: 2025年; 目的与自适应统计迭代重建(ASIR-V)算法比较,观察深度学习图像重建(DLIR)对于胸部CT图像质量、肺结节检出率及肺结节影像组学特征数据可重复性的影响。方法前瞻性纳入75例同期接受胸部超低剂量CT(ULD-CT)及标准剂量CT(SDCT)检查的肺结节患者、共211个肺结节,分别以高强度DLIR(DLIR-H)、中强度DLIR(DLIR-M)及50%水平ASIR-V算法(50%ASIR-V)重建ULD-CT图像,以50%ASIR-V获得SDCT图像。针对ULD-CT和SDCT图像,以相同ROI内肺实质CT值标准差(SD)代表噪声并计算信噪比(SNR);计算肺结节检出率,并在不同图像间加以比较。基于自动分割法提取50%ASIR-V SDCT及各ULD-CT肺结节影像组学特征,分别计算各ULD-CT与50%ASIR-V SDCT影像组学特征的组内相关系数(ICC),并与不同ULD-CT算法进行比较。结果相比50%ASIR-V SDCT图像,以不同算法重建的ULD-CT图像SD均较高而SNR均较低(P均<0.05)。ULD-CT图像中,DLIR-H、DLIR-M及50%ASIR-V图像之间,SD依序增加而SNR渐次减低(校正P均<0.05)。以50%ASIR-V SDCT图像为标准,于DLIR-H、DLIR-M及50%ASIR-V ULD-CT中均检出207个(207/211,98.10%)肺结节。ULD-CT图像中,50%ASIR-V重建图像肺结节纹理特征数据与50%ASIR-V SDCT的可重复性低于DLIR-H及DLIR-M重建图像(校正P均<0.05),而后二者与50%ASIR-V SDCT的可重复性差异无统计学意义(校正P>0.05)。基于3种算法重建的ULD-CT所获肺结节与50%ASIR-V SDCT一阶特征及形状特征数据的可重复性较好(中位ICC均>0.75),不同算法间差异无统计学意义(P均>0.05)。结论以DLIR-H和DLIR-M算法重建胸部ULD-CT可在降低图像噪声的同时提高图像质量,并在一定程度上维持肺结节影像学特征的可重复性,尤以DLIR-H更佳。; 郑志娟李姝霖马昆向之明; 关键词：肺疾病

深度渐进重建算法对肥胖患者^(18)F-脱氧葡萄糖PET/CT图像质量和标准化摄取值的影响: 2025年; 目的:探讨深度渐进式重建(DPR)算法对肥胖患者氟-18脱氧葡萄糖正电子发射计算机断层扫描(^(18)F-FDG PET)图像质量和标准化摄取值(SUV)的提升作用。方法:回顾性收集2023年9月至2024年5月在南京医科大学附属南京医院行^(18)F-FDG PET/CT检查的27例肥胖患者图像,所有患者均采用uMI 780型PET/CT采集图像。采用有序子集最大期望值(OSEM)迭代算法和DPR算法进行PET图像重建,测量PET/CT图像散射符合计数率、真符合计数率、噪声等效计数率(NECR)和散射分数(SF)。评价肝脏^(18)F-FDG PET/CT图像信噪比(SNR),病灶最大SUV(SUVmax)、背景比(TBR)、对比度(CNR)和视觉评分的PET图像质量指标。分析DPR与OSEM两种重建算法各评价指标的差异性及一致性。结果:27例患者平均^(18)F-FDG注射活度为(0.12±0.01)mCi(1 mCi=37 MBq)/kg,PET图像真符合计数率、NECR和SF分别为(153.73±25.09)、(44.81±8.47)kcps和(36.77±1.91)%。DPR算法所得肝脏SNR为15.83±3.60,显著高于OSEM算法9.06±1.87,差异有统计学意义(t=20.6,P<0.05),且两种算法所得的肝脏SNR存在显著相关性(R2=0.91,P<0.0001)。在27个摄取^(18)F-FDG病灶中,OSEM算法所得病灶SUV_(max)、TBR和CNR分别为(5.86±1.49)、(1.95±0.49)和(17.74±4.77),均低于DPR算法的相应值,差异有统计学意义(t=9.03、8.79、15.49,P<0.05),且两种算法所得的病灶SUV_(max)、TBR和CNR存在显著相关性(R2=0.71、0.70、0.76,P<0.05)。DPR算法所得PET图像视觉评分为4(3,5)分,显著高于OSEM算法[3(2,4)]分,差异有统计学意义(U=396,P<0.05)。结论:肥胖患者^(18)F-FDG PET/CT显像散射效应较强,噪声等效计数率较低。DPR重建算法较OSEM算法能显著提高PET图像信噪比和病灶对比度,对病灶SUVmax有显著增益作用,能显著提升肥胖患者^(18)F-FDG PET/CT图像质量。; 毛舟孟庆乐杨瑞李如帅魏驰刘任从王峰徐磊曹艳; 关键词：脱氧葡萄糖

基于泊松流生成模型的CT图像质量评估方法: 本发明公开一种基于泊松流生成模型的CT图像质量评估方法，通过伪参考图像生成模块PPFM生成伪参考图像，以弥补参考图像的缺失并帮助随后的得分回归模型捕获详细的特征，分层特征融合回归模块将上层特征与下层特征逐层融合在一起，以...; 赵海峰许明慧付燕平

一种基于图像处理的CT图像质量优化系统: 本发明涉及图像优化技术领域，且公开了一种基于图像处理的CT图像质量优化系统，包括图像准备模块、二维图像质量优化模块、二维图像矫正模块、二维图像质量评估模块、CT图像三维重建模块以及人机交互模块；所述二维图像质量评估模块包...; 严祥虎

一种基于图像处理的CT图像质量优化系统: 本发明涉及图像优化技术领域，且公开了一种基于图像处理的CT图像质量优化系统，包括图像准备模块、二维图像质量优化模块、二维图像矫正模块、二维图像质量评估模块、CT图像三维重建模块以及人机交互模块；所述投影图像质量评估模块包...; 严祥虎

低剂量CT检查泌尿系统结石中迭代重建技术对CT图像质量的影响分析: 2024年; 目的分析低剂量CT检查泌尿系统结石中迭代重建技术(ASIR)对CT图像质量的影响。方法选取2021年6月—2023年6月本院收治的泌尿系统结石患者180例为研究对象,所有患者均检查2次:采用低剂量CT扫描,运用80%ASIR进行1.25 mm薄层重建,将检查结果作为观察组;采用常规剂量CT扫描,运用滤波反投影技术(FBP)进行1.25 mm薄层重建,将检查结果作为对照组。比较两组CT图像质量。结果观察组检出的结石数为254枚,经手术证实,诊断敏感度为98.07%;对照组检出结石数为259枚,经手术证实,诊断敏感度为100.00%;两组诊断敏感度比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组患者结石位置比较,差异无统计学意义(P>0.05)。经手术证实,观察组结石直径为1.0~40 mm,对照组为1.0~41 mm,两组患者结石直径比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组患者CT图像质量评分及诊断可信度评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论ASIR可以提高低剂量CT图像质量,提高检查的准确性,是一种优秀的前沿技术。; 史佩佩吴婷王芬吴淅铭王沛然; 关键词：泌尿系统结石 CT图像质量

管电压管电流和开机时间对CT图像质量的影响: 2024年; CT扫描的图像质量与设置的参数和开机时间有关,扫描参数不同导致扫描结果不同,开机时间对系统稳定性有一定影响,从而导致CT图像质量有差异。本文采用高分辨综合扫描分析系统nanoVoxel-2792扫描混凝土试件,对比不同管电压、管电流和设备开机时间对CT图像质量的影响。结果表明,不同管电压、管电流扫描的图像质量存在差异,电压值越高,图像对比度越高,环状伪影越不明显,噪声越少;管电流对图像质量影响较小,电流值越大图像质量越好。型号为nanoVoxel-2792的显微CT,管电压设置为130kV,管电流设置为100μA时扫描结果最好,CT开机时间对图像质量影响较小,开机2h后系统更加稳定。; 刘雨欣陈凡秀孙洁王远王潇于洋顾焱吉; 关键词：CT扫描技术管电压管电流开机时间图像质量

深度学习图像重建算法对改善直肠CT图像质量的临床应用价值: 2024年; 目的:探索深度学习图像重建(DLIR)算法是否可以改善静脉期肛管直肠的CT图像质量。方法:回顾性纳入进行腹部CT增强扫描的71例患者,所有影像资料使用50%ASiR-V和DLIR低、中、高(DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H)3个强度的DLIR重建静脉期薄层图像。测量各组图像的肛管和臀部脂肪的CT值和标准差(SD),以臀部脂肪SD作为背景噪声,计算肛管对比噪声比(CNR)和信噪比(SNR)。两名影像科医师使用Likert5分量表法独立进行图像质量评估和直肠癌局部侵犯情况诊断信心评价。分析比较客观测量指标和图像主观评分,采用Kappa检验评估一致性。结果:各组间肛管CT值及臀部脂肪CT值比较差异没有统计学意义(P>0.05),脂肪SD、肛管SNR及CNR比较差异有统计学意义(P<0.05),DLIR-H组脂肪SD最低,SNR及CNR最高,而50%ASiR-V组脂肪SD最高,SNR及CNR最低。与50%ASiR-V组相比,DLIR-H组脂肪SD降低44.3%,肛管SNR及CNR分别提升89.5%和92.1%(P<0.05)。4组图像质量主观评分比较差异有统计学意义(P<0.05),从DLIR-H到50%ASiR-V依次降低。其中50%ASiR-V、DLIR-L组间比较差异没有统计学意义(P>0.05),其余各组间比较差异均有统计学意义(P<0.05)。各组间直肠癌局部侵犯情况诊断信心评分比较差异有统计学意义(P<0.05),DLIR-M及DLIR-H组优于50%ASiR-V组(P<0.05)。结论:与标准50%ASiR-V图像相比,DLIR-M和DLIR-H重建算法能有效提高图像质量,重建强度越高,图像质量越好,显示细微结构的能力越强,能为临床精准评估及个体化精准治疗提供更多的依据。; 乔文俊周芳周芳黄婵桃黄婵桃; 关键词：直肠电子计算机断层扫描图像质量

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