目的:探讨深度学习重建（DLR）较混合迭代重建（Hybrid IR）在改善胸部低剂量CT（LDCT）图像质量方面的效果。方法:回顾性分析2020年10月至2021年3月在北京协和医院行胸部LDCT体检或因肺内结节定期复查的77例患者。对所有入组患者的影像资料进行不同算法重建，获得标准级别Hybrid IR图像、标准和强级别DLR图像。在3种图像的肺实质、主动脉、肩胛下肌及腋下脂肪内选取感兴趣区并测量其CT值和标准差，用于计算信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。同时，由2名影像医师按照Likert 5分量表法对图像质量进行主观评分，且记录肺磨玻璃结节（GGN）的数量，并对其显示情况进行评分。2名医师评分不一致时由第3名医师评分决定。采用Kruskal-Wallis非参数检验对3种图像的主观和客观评分进行分析，若总体存在差异，则用Bonferroni校正检验进行组内两两比较。结果:3种图像在肺实质、主动脉、肩胛下肌及腋下脂肪处的CT值差异均无统计学意义（ P均>0.05），而图像噪声、SNR和图像的CNR差异均有统计学意义（ P均<0.05）。其中标准级别Hybrid IR图像、标准和强级别DLR图像的CNR分别为0.71（0.49，0.88）、1.06（0.78，1.32）和1.14（0.84，1.48）。标准级别和强级别DLR图像均较标准级别Hybrid IR图像的主观和客观噪声低及SNR和CNR高，差异均有统计学意义（ P均<0.05）。在对主要解剖结构（肺裂、肺血管、气管和支气管、淋巴结、胸膜和心包）和GGN的显示上，标准级别和强级别DLR图像评分明显优于Hybrid IR图像，差异均有统计学意义（ P均<0.05）。 结论:与Hybrid IR相比，DLR可以明显降低LDCT图像的噪声，且对GGN的显示良好，有助于在较低辐射剂量水平时保证图像质量，从而改善采用CT行肺癌筛查及肺结节随访的安全性。

体层摄影术，X线计算机;辐射剂量;深度学习重建;磨玻璃结节;图像质量

王金华;宋兰;隋昕;田杜雪;杜华阳;赵瑞杰;王沄;陆晓平;马壮飞;许英浩;金征宇;宋伟

中国医学科学院　北京协和医学院　北京协和医院放射科，北京　100730;佳能医疗系统（中国）有限公司，北京　100024

中华放射学杂志

[1]王金华;宋兰;隋昕;田杜雪;杜华阳;赵瑞杰;王沄;陆晓平;马壮飞;许英浩;金征宇;宋伟-.深度学习重建改善胸部低剂量CT图像质量的价值)[J].中华放射学杂志,2022(01):74-80

深度学习重建,胸部,图像质量,量的价值,DLR,混合迭代重建,Hybrid,LDCT,北京协和医院,肺内结节,复查,影像资料,得标,标准级,主动脉,肩胛下肌,腋下,感兴趣区,SNR,对比噪声比,CNR,Likert,主观评分,肺磨玻璃结节,GGN,名医,评分不一致,Kruskal,Wallis,非参数检验,Bonferroni,图像噪声,和图像,中标,解剖结构,肺血管,淋巴结,胸膜,心包,图像评分,低辐射剂量,剂量水平,肺癌筛查,肺结节,体层摄影术,线计算

0.297875