深度学习重建算法在上腹部CT成像中的应用     

温德英  杨杰尹  汪琴  李臻  王寒箫  汪艾杰  邓巧  唐露  伍希  姚晋  卢春燕  孙家瑜 《CT理论与应用研究》2022,31(3):329-336

目的:通过分析比较自适应统计迭代重建（ASIR）算法和深度学习重建（DLIR）算法在上腹部CT成像中的图像质量,探讨DLIR算法在上腹部CT成像中的应用价值。方法:回顾性纳入75例患者上腹部CT平扫图像,利用自适应统计迭代重建算法ASIR（30％、50％、70％、90％）和深度学习重建算法（DL-L、DL-M、DL-H）重建图像,共7组。测量每组图像肝脏、胰腺、竖脊肌的CT值和SD值,并计算信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）,采用单因素方差分析对各指标进行客观评价;同时由两位放射医师对图像质量和噪声评分,采用Friedman M检验进行比较。结果:①七组重建图像的SD值、SNR、肝脏CNR差异有统计学意义。②DL-L与ASIR 50％、DL-M与ASIR 70％、DL-H与ASIR 90％ 间各ROI处CT值、SD值、SNR值、CNR值无差异。③三种深度学习重建算法间随等级升高,SNR值升高,差异有统计学意义;且DL-H 算法的SNR值高于ASIR 30％、ASIR 50％,SD值低于除ASIR 90％ 外的其余5组重建算法。④七组图像主观评分差异有统计学意义,算法DL-H具有最佳的图像质量和最低的噪声,DL-M、ASIR 90％、DL-L、ASIR 70％、ASIR 50％、ASIR 30％ 图像噪声依次增加。结论:深度学习重建算法能够降低上腹部图像噪声,提高图像质量,且随等级升高,图像噪声降低、质量提高、信噪比升高。   相似文献