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
作者：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
来源：中华放射学杂志 2022 年 56卷 1期
