基于模型的迭代重建技术在优化常规剂量腹部CT图像中的价值

摘要

目的 比较常规剂量腹部薄层CT扫描中自适应统计迭代重建技术（ASiR）与基于模型的迭代重建技术（MBIR）间图像质量的差异。方法 选取2024年6～9月陕西中医药大学附属医院收治的20例行上腹部CT扫描的患者，采用GE Discovery CT750HD行常规剂量腹部CT平扫，采集数据后分别用滤波反投影重组（FBP）及迭代重建技术重组图像，重组层厚设为0.625mm。借助后处理平台分析图像并行质量评价，重点测量并对比各重建方式下肝脾及肌肉等的噪声值（SD）、对比噪声比（CNR）和信噪比（SNR）。由2位资深放射科医生针对重建后的图像行双盲下的主观评判。结果 以肝脏为研究重点，FBP、40%ASiR和VEO3.0-NR40重建图像的肝脏噪声分别为23.45±3.34、16.93±2.53、5.72±1.02,40%ASiR和VEO3.0-NR40重建图像噪声较FBP分别降低了27.8%和75.6%(P<0.001);3组图像肝脏的CNR分别为9.25±1.86、12.54±2.52、32.83±4.61,SNR分别为3.82±0.77、5.13±0.95、13.48±2.34,40%ASiR和VEO3.0-NR40重建图像的CNR分别较FBP组提高35.6%、255.0%，较SNR提高34.3%、252.9%(P<0.001)。3组图像的主观评分分别为2.90±0.31、3.77±0.43、4.83±0.38。结论 同等剂量下40%ASiR和VEO3.0-NR40可有效降低腹部CT平扫图像噪声进而提高图像质量，均优于常规FBP重建算法。其中VEO 3.0-NR40重建算法效果卓越，能显著优化图像细节，减少噪声干扰。

关键词

滤波反投影法 / 自适应统计迭代重建 / 基于模型迭代重建 / 图像噪声