ApeX CT宽体探测器联合深度学习重建算法在多器官联合CTA一站式四低成像中的临床应用价值

摘要

目的：探讨佳能Aquilion ONE ApeX Edition（ApeX CT）宽体探测器联合深度学习重建（DLR）算法在多器官联合CT血管成像（CTA）一站式四低成像中的临床应用价值。方法：回顾性分析2023年1月—2025年12月博鳌一龄生命养护中心接受多器官联合CTA一站式检查的52例患者的临床资料，所有患者均采用ApeX CT宽体探测器完成单次对比剂注射下的多器官联合CTA扫描，原始数据分别采用常规迭代重建算法（常规重建组）和DLR算法（DLR组）进行处理。比较两组的客观图像质量指标[血管CT值、图像噪声（SD）、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）]、主观图像质量评分及辐射剂量指标[容积CT剂量指数(CTDI_vol)、剂量长度乘积（DLP）、有效剂量（ED）]的差异。结果：DLR组的SD低于常规重建组，SNR、CNR均高于常规重建组（P<0.05）。DLR组的主观图像质量5分占比高于常规重建组，3分占比低于常规重建组（P<0.05）。两组CTDI_vol、DLP、ED比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论：ApeX CT宽体探测器联合DLR算法可在不增加辐射剂量的前提下，显著提升多器官联合CTA一站式成像的图像质量，有助于实现多器官CTA的四低成像，具备一定的临床应用价值。

关键词

宽体探测器 / 多器官 / CT血管成像 / 深度学习重建算法 / 图像质量 / 辐射剂量