目的:评估深度学习图像重建算法在肠系膜上动脉CT血管成像(CTA)图像中的应用价值.方法:回顾性纳入40例患者肠系膜上动脉CTA的原始数据,利用滤波反投影重建(FBP)、自适应统计迭代重建(ASIR)30％、ASIR60％、深度学习图像重建(DLIR)-L、DLIR-M、DLIR-H共6种算法重建图像,测量并分析肠系膜上动脉的CT值、SD值和信噪比,两位放射科医生进行主观图像评价.结果:6种算法重建图像CT值、噪声、信噪比和主观图像质量评分间差异有统计学意义(P＜0.001),DLIR-H,DLIR-M、ASIR60％、DLIR-L、ASIR30％、FBP图像噪声依次增加,信噪比依次降低;3种DLIR的CT值无明显差异,但DLIR的CT值高于FBP和ASIR;主观评分显示DLIR重建图像血管锐利度增强.结论:DLIR改善了肠系膜上动脉CTA的图像质量,并且能提高血管锐利度,但也存在改变原始信息的风险.
作者：唐友发；王秋霞；张进华
来源：暨南大学学报（自然科学与医学版） 2023 年 44卷 3期
