人工智能迭代重建算法对超低剂量胸部CT图像质量和计算机辅助肺结节检测的影响

摘要

目的 探讨人工智能迭代重建(AIIR)算法对超低剂量胸部CT图像质量和计算机辅助(CAD)肺结节检测的影响。方法 前瞻性纳入2023年9月至10月于我院行胸部CT检查的患者41例，同时采集常规剂量(120 kVp,采用管电流调制技术，剂量等级2级，参考管电流(106 mAs)和超低剂量(120 kVp, 15 mAs)胸部CT,记录辐射剂量参数。常规剂量CT采用Karl迭代重建，超低剂量CT采用Karl和AIIR(1、3、5级)重建，测量5组图像的主动脉、脂肪、肌肉区域的CT均值、噪声指数(SD)并计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),主观评价5组图像的整体图像质量。以2名胸部影像诊断医师共同阅片确定的≥4 mm非钙化实性肺结节作为参考标准，记录5组图像CAD肺结节检测的真阳性、假阳性(误诊)和假阴性(漏诊)数量并与参考标准比较，记录超低剂量Karl重建组图像人工阅片时间和CAD阅片时间。结果 5组图像CT值差异无统计学意义(P>0.05),超低剂量AIIR 5重建的SD、SNR和CNR值均优于常规剂量和超低剂量Karl重建，差异均有统计学意义(P<0.005)。超低剂量AIIR 5重建的胸部CT整体图像质量与常规剂量Karl重建相当，优于超低剂量Karl重建(P<0.005)。5组图像CAD肺结节检测的灵敏度差异无统计学意义(P>0.05),超低剂量AIIR重建CAD肺结节检测的假阳性率低于常规剂量和超低剂量Karl重建，差异均有统计学意义(P<0.005)。超低剂量组辐射剂量较常规剂量组降低约89.3%,CAD阅片时间较人工阅片减少63.3%。结论 AIIR在改善超低剂量胸部CT图像质量的同时可以保持CAD肺结节检测的灵敏度，降低CAD肺结节检测的假阳性。

关键词

胸部CT / 肺结节 / 人工智能迭代重建 / 超低剂量CT