探讨深度学习重建算法改善双低技术在主动脉夹层腔内修复术后CTA图像质量的价值

摘要

目的 探讨联合深度学习重建算法（DLIR）改善双低技术（70 kVp低管电压+低浓度对比剂）在主动脉夹层腔内修复术后CTA图像质量的应用价值。方法 前瞻性收集主动脉夹层腔内修复术后（>1个月）行CT复查患者62例，根据CT扫描管电压和碘对比剂浓度分为A组(31例，管电压100 kVp、370 mgI·mL^-1碘普罗胺，50%ASIR-V重建)和B组(31例，管电压70 kVp、320 mgI·mL^-1碘克沙醇，均行DLIR-H、DLIR-M和DLIR-L重建)。对A、B两组重建图像进行主、客观评分，同时比较两组有效辐射剂量和碘剂量。结果 B组的有效辐射剂量和碘剂量较A组分别降低30.06%、14.88%;B组中随着DLIR重建等级升高，降噪能力逐渐增强，图像的客观评分和主观评分逐渐升高，DLIR-H图像表现最佳；与A组相比，B组DLIR-H图像的平均标准差（SD）值降低了23.75%（P<0.05）,DLIR-M图像的SD值差异无统计学意义（P>0.05）;DLIR-H、DLIR-M图像的各层面对比噪声比（CNR）值、信噪比（SNR）值和主观评分均高于A组，DLIR-L图像的各层面SD值高于A组（P均<0.05）；图像各层面的CNR值、SNR值和主观评分均与其相当（P均>0.05）;B组中重建图像在胸腹主动脉各层面（如主动脉弓、主动脉瓣、腹腔干、肠系膜下动脉和髂动脉分叉水平层面）的CT值均高于A组的同等层面（P均<0.05），而B组内亚组间两两比较差异均无统计学意义（P均>0.05）。结论 DLIR重建算法可以提高双低技术（70 kVp+低浓度碘对比剂）在主动脉腔内修复术的术后CTA图像质量，其中DLIR-H重建算法的表现最佳。

关键词

低管电压 / 低浓度对比剂 / 深度学习重建技术 / 胸腹主动脉CTA / 腔内修复术