第一部分低剂量CT对肺小结节体积测量影响的体模研究目的:利用体模研究不同的管电流和管电压组合的低剂量扫描对肺小结节体积测量一致性的影响。方法:采用胸部体模扫描8个直径为3、5、8、10 mm的磨玻璃结节和实性结节,采用不同管电压（kV）和管电流（mA）组合扫描方案。管电压分别为:70、80、100、120KV。管电流分别为:20、30、40、50、60、70、80、90、100mAs。使用工作站测量结节的体积后进行统计学分析处理。结果:与常规剂量组（120kVp、100mAs）比较,所有扫描组合测得的实性结节体积均有较好的一致性,P均>0.05;与常规剂量组（120kVp、100mAs）比较,测得10mm磨玻璃结节（GGNs）（F=48.555、P=0.000）中（80kVp、50mAs）组合（P=0.109）及以上组合的体积P均>0.05,无统计学差异;测得8mm（GGNs）（F=55.645、P=0.000）中（80kVp、70mAs）组合（P=0.205）及以上组合的体积P均>0.05,无统计学差异;测得5mm（GGNs）（F=30.539、P=0.000）中（80kVp、70mAs）组合（P=0.138）及以上组合的体积P均>0.05,无统计学差异;测得3mm（GGNs）（F=28.183、P=0.000）中（80kVp、80mAs）组合（P=0.191）及以上组合的体积P均>0.05,无统计学差异。结论:应选择超过80kVp、80mAs的扫描组合才能同时满足肺小结节体积准确测量的要求。第二部分比较不同CT扫描剂量（低剂量和常规剂量）肺结节检出率的体模研究目的:比较使用不同的CT扫描协议（低剂量和常规剂量）,对于胸部体模中模拟肺结节的检出率,并量化其各自的辐射剂量。方法:使用5种不同CT扫描剂量,低剂量（80kVp/80mA、100kVp/40mA、100 kVp/80 mA、120 kVp/40 mA）和常规剂量（120kVp/200mA）分别对胸部体模及其中的模拟肺结节进行扫描,四位胸部放射科医师分析各个扫描协议的图像,同时记录他们检测到的磨玻璃肺结节。使用Kruskal–Wallis和McNemar检验来评价肺结节检出率的差异。同时记录不同扫描序列的辐射剂量。结果:各低剂量组间肺结节检出率的比较无统计学差异（P值范围为0.205-1.000）,低剂量组均显著低于常规剂量组的肺结节检出率（P<0.001）.对于CT值为-630和-800HU的磨玻璃肺结节检出率各低剂量组均显著低于常规剂量组（P<0.001到P=0.007）。对于不同扫描序列,不同观察者具有较好的一致性（κ-value>0.41）。等效扫描剂量范围为0.53至4.24 mSv。结论:低剂量CT（ED=0.53-1.05mSv）扫描对于肺结节的检出率无差异,但均显著低于常规剂量,进行胸部筛查时应考虑到这种差异,从而选择更合适的扫描方案。第三部分不同CT有效剂量下深度学习和迭代重建算法对肺结节检测的体模研究目的:比较不同CT有效剂量下深度学习和迭代重建算法对肺结节检测的影响。方法:对肺部体模中不同大小、密度的模拟结节进行不同有效剂量的CT扫描（3-5、1-3、0.5-1和<0.5 mSv）,使用迭代重建算法（ASIR-V40%）和深度学习重建算法（DL-L、DL-M、DL-H）。测量不同图像中肺结节的平均CT衰减值和噪声,并计算平均信噪比。用CAD检测不同重建算法图像中结节的数目和相应的体积,计算灵敏度、假阳性（FPs）、假阴性（FNs）和相对体积误差（RVE）。结果:迭代重建算法（ASIR-V40%）和深度学习重建算法（DL-H）肺结节的平均噪声低于DL-L和DL-M,平均信噪比高于DL-L和DL-M（P<0.05）;ASIR-V40%和DL-H组的中位灵敏度显著高于DL-L和DL-M组（P<0.0001）。ASIR-V40%和DL-H组的中位FPs、FNs和RVE均低于DL-L和DL-M组（P<0.0001）。ASIR-V40%和DL-H组的中位灵敏度、FPs、FNs和RVE无统计学差异（P>0.05）。结论:DL-H算法和ASIR-V40%相比,在正常或低剂量条件下均具有较高的肺结节检测效率,表现出较好的稳定性,具备较好的临床应用前景。