人工智能迭代重建算法对门静脉期CT图像质量的影响

潘雷强; 郭芳雪; 张玲; 张大伟; 张继岳; 杨丽琼; 徐蓓娜; 沈建军; 张定义

doi:10.20267/j.issn.2096-3807.2025.24.034

影像研究与医学应用 ›› 2025, Vol. 9 ›› Issue (24) : 124 -126+130. DOI: 10.20267/j.issn.2096-3807.2025.24.034

人工智能迭代重建算法对门静脉期CT图像质量的影响

潘雷强, 郭芳雪, 张玲, 张大伟, 张继岳, 杨丽琼, 徐蓓娜, 沈建军, 张定义

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摘要

目的:探讨人工智能迭代重建算法(AIIR)对门静脉期CT图像质量的影响。方法:选择2024年10—12月在固原市人民医院拟行腹部增强CT扫描的42例患者,利用原始数据进行Karl迭代重建算法5级及AIIR1、3、5级的图像,测量并比较肝脏、脾脏、脾静脉、门静脉及门静脉左右支的信噪比(SNR)和对比信噪比(CNR)与图像主观质量评分。结果:与Karl重建算法相比,AIIR算法重建的图像在SNR和CNR均更优,差异有统计学意义(P<0.05)。随着AIIR重建等级的增高,图像的CNR、SNR呈现上升的趋势。在主观评分中,AIIR5级主观图像质量评分高于其他3种重建方法,“蜡像感”的主观评分低于其他3种重建方法,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:与Karl算法相比,AIIR重建算法在提高门静脉期图像质量方面表现更为出色。