【摘 要】
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目的:探讨基于模型迭代重建（MBIR）算法在减少后颅窝CT图像硬化伪影中的价值。方法:使用能谱CT颅脑条件扫描静止状态下容纳9支试管的血管模型,试管内分别填满纯水、钙溶液,以及1、2、5、10、20、30mgI/ml溶液。得到原始扫描数据后分别使用标准算法滤波反投影（FBP）、自适应迭代重建（ASIR）40（40%ASIR与FBP混合）、MBIR中标准设置(MBIRSTND)和优化低密度对比设置(
【机 构】
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西电集团医院放射影像科,空军军医大学西京医院
【基金项目】
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西安市科技计划项目（2019115413YX009SF042）
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目的:探讨基于模型迭代重建（MBIR）算法在减少后颅窝CT图像硬化伪影中的价值。方法:使用能谱CT颅脑条件扫描静止状态下容纳9支试管的血管模型,试管内分别填满纯水、钙溶液,以及1、2、5、10、20、30mgI/ml溶液。得到原始扫描数据后分别使用标准算法滤波反投影（FBP）、自适应迭代重建（ASIR）40（40%ASIR与FBP混合）、MBIR中标准设置(MBIRSTND)和优化低密度对比设置(MBIRNR40)四种算法重建层厚0.625mm的图像,放置感兴趣区测量试管周围噪声,计算不同密度试管周围的伪影指数（AI）。随机抽取80例颅脑CT扫描病例,使用FBP、ASIR40、MBIRSTND、MBIRNR40四种算法重建层厚0.625mm的图像,选取后颅窝亨氏暗区最明显层面放置感兴趣区测量小脑白质及脑干CT值的噪声并计算脑干AI,并采用5分法对图像进行主观评分。比较不同重建图像试管周围噪声及AI。比较不同重建图像后颅窝内脑干噪声、AI及主观评分分布情况。结果:不同重建图像试管周围和脑干的噪声...
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