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极低剂量CT联合全模型迭代重建算法(IMR)评价胸部病变显示能力的模体和临床研究

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前言

参考文献

第一部分 全模型迭代重建算法(IMR)的Catphan模体研究

材料与方法

结果

讨论

参考文献

第二部分 极低剂量CT联合IMR评价胸部解剖结构及病变显示能力的临床研究

材料与方法

结果

讨论

参考文献

结论

综述: 低剂量CT肺癌筛查的研究进展

攻读学位期间公开发表的论文

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摘要

第一部分全模型迭代重建算法(IMR)的Catphan模体研究
  目的:评价全模型迭代重建算法(knowledge based iterative model reconstruction,IMR)对CT客观图像质量的影响,探讨IMR降低扫描剂量的潜力。
  资料与方法:采用飞利浦微平板3D iCT,在管电压120kV条件下,分别采用11/20/30/40/50/60/70/80/90/100/200/300/400/500mAs的管电流扫描 Catphan600模体,原始数据分别使用 FBP和 iDose4(Standard(B))/IMR2(Routine、Soft和SharpPlus)重建,记录并比较扫描剂量及图像的CT值测量准确性、空间分辨率、密度分辨率、图像均匀性和噪声。
  结果:①. IMR迭代重建可提高水及低密度物质的|CT值|(P<0.05),对高密度物质的CT值无影响(P>0.05);②. FBP和iDose4(Standard(B))、IMR2(Routine、Soft和SharpPlus)重建图像的空间分辨率分别为6.48±0.60、6.51±0.46、8.29±0.38、7.16±0.32、9.49±0.37 lp/cm,总体差异有统计学意义(P<0.05),IMR(SharpPlus)的空间分辨率最高;③.图像对比度分别为0.70±0.44、0.50±0.31、0.33±0.17、0.18±0.10、1.20±0.48%,整体差异有统计学意义(P<0.05),IMR(Soft)的密度分辨率最高;④. SD值分别为8.29±4.91、5.87±3.34、3.70±1.24、2.11±0.78、14.71±5.13Hu,整体差异有统计学意义(P<0.05),IMR(Soft)的噪声最低;⑤.图像均匀性分别为2.80±1.36、2.73±1.24、2.21±0.90、2.20±0.78、2.01±1.08Hu,差异无统计学意义(P>0.05);⑥.低剂量CT(LDCT)联合IMR的空间分辨率和密度分辨率分别为8.0 lp/cm@10%MTF、0.21%@5mm@2.2mGy,极低剂量 CT(ULDCT)联合 IMR的空间分辨率和密度分辨率分别为7.6 lp/cm@10%MTF、0.50%@5mm@0.8mGy。
  结论:相对于FBP及iDose4重建,IMR(Soft)迭代重建算法可以显著降低噪声、提高密度分辨率,IMR(SharpPlus)可以明显提高空间分辨率;LDCT和ULDCT联合IMR可用于胸部CT肺癌筛查。
  第二部分极低剂量CT联合IMR评价胸部解剖结构及病变显示能力的临床研究
  目的:评价ULDCT联合IMR迭代重建显示胸部解剖结构及病变的能力。
  资料与方法:收集胸部CT平扫的门诊或住院病人40例。同时行低剂量(120Kv,30mAs)和极低剂量(120Kv,10mAs)扫描,原始数据行iDose4和IMR2重建,并分别用相应的重建参数重建肺窗和纵隔窗,共得到八组图像:LD-iDose(L)/(M)组,LD-IMR(L)/(M)组,ULD-iDose(L)/(M)组和 ULD-IMR(L)/(M)组。记录各组的有效剂量、图像噪声及病变显示数目,按1-3分主观评分法评价外周支气管血管束、纵隔和胸壁正常解剖结构的显示质量。
  结果:①. ULDCT组的有效剂量为0.37±0.03mSv,较LDCT组(1.07±0.09mSv)降低了65.42%(P<0.05);②. IMR重建的SD值明显低于iDose重建(P<0.008);③.外周支气管血管束的图像质量主观评分,LD-iDose(L),LD-IMR(L),ULD-IMR(L)三组间的差异均无统计学差异(P>0.008),ULD-iDose(L)与前三组的差异均有统计学意义(P<0.008);④.纵隔、胸部解剖结构的图像质量主观评分,LD-iDose(M),LD-IMR(M),ULD-IMR(M)三组间的差异均无统计学差异(P>0.008),ULD-iDose(M)与前三组的差异均有统计学意义(P<0.008);⑤. ULD-IMR与LD-iDose,LD-IMR显示肺部、纵隔、胸膜等病变的能力相同,ULD-iDose则有4个磨玻璃结节和4个肺大泡漏检。
  结论:IMR迭代算法可以显著降低噪声,在极低剂量胸部CT平扫中获得满足临床疾病诊断需求的图像。

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