深度学习算法在胰腺低剂量CT扫描中改善图像质量的应用价值

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目的

探究深度学习算法(DLR)在胰腺低剂量CT扫描中改善图像质量的价值。

方法

前瞻性收集2020年8月至12月在北京协和医院进行腹部胰腺增强检查的68例患者,采用随机区组法分为正常剂量组和低剂量组,各34例,正常剂量组扫描管电压为120 kV,低剂量组管电压为100 kV。所有患者均行平扫、动脉期、实质期、延迟期扫描。低剂量组4期图像分别采用滤波反投影(FBP)、混合模型迭代算法(AIDR)和DLR 3种方法重建图像,正常剂量组4期图像均采用AIDR重建图像,分别记为LD-FBP、LD-AIDR、LD-DLR、RD-AIDR。测量胰腺的CT值、噪声值(SD),计算信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),不同重建方法图像间各参数的比较采用单因素方差分析,两两比较采用LSD法;对每组图像进行主观评分,多组间比较采用Kruskal-Wallis检验。

结果

正常剂量组和低剂量组患者胰腺平扫、动脉期、实质期、延迟期不同重建方法图像间胰腺CT值、SD、SNR、CNR差异均有统计学意义(P

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