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目的探讨在超低剂量条件下全模型迭代重组技术(IMR)对肺容积定量评估及胸部CT图像质量的影响。方法搜集31例行胸部CT检查的体检者,分别用低剂量(120 k Vp,50 m As)和超低剂量(120 k Vp,10 m As)条件进行扫描,低剂量组(LD组)用滤波反投影法(FBP)进行重组,超低剂量组(ULD组)分别用FBP、高级迭代重组算法(i Dose4)以及IMR的Routine和Soft Tissue算法(均为等级1)进行重组,对重组后图像进行肺容积定量参数和客观噪声值的测量,并用5分法对不同重组方式的主观图像质量进行主观评分。用统计学方法比较各组定量指标、客观图像噪声及主观评分间的差异。结果超低剂量条件下,和LD组相比,FBP容积定量测量的准确性受到较大影响,IMR的Soft Tissue算法也受到一定影响,i Dose4和Routine算法均能保证定量结果的准确性。客观噪声方面,FBP-ULD组的客观噪声最高,和其相比,i Dose4-ULD组、IMR-R1-ULD组和IMR-ST1-ULD组噪声分别减少29.3%、55.4%和70.1%(P均<0.05),而和i Dose4-ULD组相比,IMR-R1-ULD组和IMR-ST1-ULD组噪声分别减少36.9%和57.7%(P均<0.05)。FBP-LD组的主观图像质量最高,其次为IMR-R1-ULD组和IMR-ST1-ULD组,3组间均无明显统计学差异(P>0.05);FBP-ULD组最低,和其余组别均存在明显统计学差异(P均=0.000);i Dose4-ULD组高于FBP-ULD但低于FBP-LD和IMR-R1-ULD两组(P均<0.05),但和IMR-ST1-ULD组无明显差异(P=0.220)。斑污现象只存在IMR组别中,Soft Tissue组较Routine组明显,且组间存在差异(P=0.000),斑污现象并不明显影响图像的整体质量。结论在超低剂量条件下,推荐使用IMR的Routine算法进行肺容积定量分析,既能保证定量结果的准确,又能很好地降低图像噪声,提高图像质量。