【摘 要】
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目的 探讨深度学习图像重建（DLIR）算法、多模型迭代重建（ASiR-V）算法和滤波反投影（FBP）算法在低管电压条件下对腹部平扫CT图像质量的影响。方法 前瞻性搜集因病情需要行全腹部CT平扫检查的56例患者，根据体质量指数（BMI）将入选患者分为A组（18 kg/m~2≤BMI＜24 kg/m~2,管电压80 kVp,n=29）、B组（24 kg/m~2≤BMI＜29 kg/m~2,管电压100
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目（编号：22A320057）；
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目的 探讨深度学习图像重建（DLIR）算法、多模型迭代重建（ASiR-V）算法和滤波反投影（FBP）算法在低管电压条件下对腹部平扫CT图像质量的影响。方法 前瞻性搜集因病情需要行全腹部CT平扫检查的56例患者，根据体质量指数（BMI）将入选患者分为A组（18 kg/m~2≤BMI＜24 kg/m~2,管电压80 kVp,n=29）、B组（24 kg/m~2≤BMI＜29 kg/m~2,管电压100 kVp,n=27）。所有图像数据均进行FBP、权重为50%的ASiR-V（ASiR-V50%）和高强度DLIR（DLIR-H）图像重建。采用Kruskal-Wallis H检验比较不同重建算法图像间的各项客观评价指标[噪声、肝脏和胰腺的信号噪声比（SNR）、肝脏和胰腺的对比噪声比（CNR）]和主观评价指标（噪声、总体图像质量）,组内两两比较采用Bonferroni校正检验。结果 A组和B组的DLIR-H图像的噪声，肝脏、胰腺SNR均显著优于FBP和ASiR-V50%,差异均有统计学意义（P值均＜0.05）。在80 kVp组和100 kVp组，DLIR-H的噪声较FBP降低66.8%和68.7%,较ASiR-V50%降低46.1%和48.7%。DLIR-H肝脏和胰腺的CNR高于FBP,差异有统计学意义（P＜0.05）,DLIR-H和ASiR-V50%、ASiR-V50%和FBP间肝脏和胰腺的CNR差异无统计学意义（P值均＞0.05）。主观评分上，A组和B组DLIR-H的主观噪声和总体图像质量高达4分以上，均高于FBP和ASiR-V50%（P值均＜0.05）。结论 与ASiR-V50%和FBP相比，DLIR-H降低了图像噪声，提高了图像质量，在辐射剂量优化方面有更大的潜力。
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