深度学习重建算法在肠系膜上动脉CT血管成像中的应用评估 |
| |
引用本文: | 唐友发,王秋霞,张进华.深度学习重建算法在肠系膜上动脉CT血管成像中的应用评估[J].暨南大学学报,2023(3):316-322. |
| |
作者姓名: | 唐友发 王秋霞 张进华 |
| |
作者单位: | 华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科 |
| |
基金项目: | 湖北省自然科学基金项目(2022CFB205); |
| |
摘 要: | 目的:评估深度学习图像重建算法在肠系膜上动脉CT血管成像(CTA)图像中的应用价值。方法:回顾性纳入40例患者肠系膜上动脉CTA的原始数据,利用滤波反投影重建(FBP)、自适应统计迭代重建(ASIR)30%、ASIR 60%、深度学习图像重建(DLIR)-L、DLIR-M、DLIR-H共6种算法重建图像,测量并分析肠系膜上动脉的CT值、SD值和信噪比,两位放射科医生进行主观图像评价。结果:6种算法重建图像CT值、噪声、信噪比和主观图像质量评分间差异有统计学意义(P<0.001),DLIR-H,DLIR-M、ASIR60%、DLIR-L、ASIR30%、FBP图像噪声依次增加,信噪比依次降低;3种DLIR的CT值无明显差异,但DLIR的CT值高于FBP和ASIR;主观评分显示DLIR重建图像血管锐利度增强。结论:DLIR改善了肠系膜上动脉CTA的图像质量,并且能提高血管锐利度,但也存在改变原始信息的风险。
|
关 键 词: | 肠系膜上动脉 计算机断层血管成像(CTA) 深度学习 降噪算法 |
|
|