目的 探究冠状动脉CTA数据按照不同迭代算法比例进行重建后,对冠状动脉CTA人工智能软件重建与分析的影响。方法 本研究回顾性收集200例使用冠状动脉CTA扫描的患者,平均体质指数为(BMI22.65±3.01Kg/M^(2))kg/m^(2),平均年龄为55.20&...目的 探究冠状动脉CTA数据按照不同迭代算法比例进行重建后,对冠状动脉CTA人工智能软件重建与分析的影响。方法 本研究回顾性收集200例使用冠状动脉CTA扫描的患者,平均体质指数为(BMI22.65±3.01Kg/M^(2))kg/m^(2),平均年龄为55.20±9.10岁,平均心率为70.09±8.03bpm。原始数据分别采用AIDR 3D Enhance、AIDR 3D Strong(75%)进行重建,分别编为A、B组。两组图像均导入数坤冠状动脉人工智能软件进行后处理和分析,不进行手动矫正。采用双盲法对两组冠状动脉人工智能曲面重建(AI CPR)进行4分法主观图像质量评估;对两组图像自动分段的准确性进行人工复检;在CPR图像上测量右冠状动脉近段、远段、左主干,前降支近、段,回旋支近、中段的管腔CT值和临近脂肪图像的噪声标准差(Standard Deviation,SD),并计算信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)。结果 A、B两组人工智能重建图像在主观质量评分中,A组比B组获得更多的优秀质量图像(P<0.05);两组图像自动分段准确率基本一致(P>0.05);在客观图像质量评价中,冠状动脉各节段CT值无明显差异(P>0.05),A组图像SD值显著低于B组且SNR值显著高于B组(P<0.001)。结论 AIDR 3D Enhance算法能够显著提高冠状动脉人工智能软件重建的图像质量,图像噪声值显著降低,自动分段准确性能稍提升,可以在日常临床诊断中推广使用。展开更多
目的探讨双源CT双能量扫描线性融合技术对消除腰椎金属植入物伪影的临床应用价值。方法对33例腰椎金属植入术后复查的患者使用双源CT双能量扫描,对获得的80 k V及140 k V数据进行线性融合成像,所得图像为A组,模拟常规120 k V重建为B组,...目的探讨双源CT双能量扫描线性融合技术对消除腰椎金属植入物伪影的临床应用价值。方法对33例腰椎金属植入术后复查的患者使用双源CT双能量扫描,对获得的80 k V及140 k V数据进行线性融合成像,所得图像为A组,模拟常规120 k V重建为B组,分别进行多平面重建技术、容积显示和最大密度投影,并对重建后图像质量及伪影进行评估。结果线性融合像质量为优者分别为90%和33%;无伪影图像分别占91%和36%,两者差异有统计学意义(分别为Z=-5.74,P=0.00;Z=-6.74,P=0.00)。结论双源CT双能量线性融合技术能够非常准确有效的去除金属伪影,清晰显示腰椎金属内固定物的位置、形态及其他细微结构,双侧腰大肌不受伪影干扰显示清楚,图像质量较高,可满足诊断要求。展开更多
目的探讨大矩阵联合全模型迭代重建(Iterative Model Reconstruction,IMR)在人工智能(Artificial Intelligence,AI)检出肺结节中的应用价值,并比较滤波反投影(Filter Back Projection,FBP)、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 ...目的探讨大矩阵联合全模型迭代重建(Iterative Model Reconstruction,IMR)在人工智能(Artificial Intelligence,AI)检出肺结节中的应用价值,并比较滤波反投影(Filter Back Projection,FBP)、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 IMR重建算法对图像质量的影响。方法将临床怀疑肺结节要求行胸部薄层CT的60名患者纳入本次研究,所有患者扫描结束后对原始数据进行常规FBP、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 IMR算法重建,比较三组重建图像噪声标准差(Standard Deviation,SD)、信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)、对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR),比较三组图像在AI系统下对肺结节的检出率、真阳性数以及假阳性率的影响。结果FBP、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 IMR降低噪声能力依次提高,三组图像SNR、CNR按照此顺序依次提高,随着图像SNR、CNR的提高,图像的空间分辨率也随之提升,AI识别肺结节能力得到提升,AI识别肺结节敏感度IMR组相较于常规FBP组提高16.9%,同时假阳性率降低17.8%。结论大矩阵联合IMR技术能提高图像空间分辨率,在AI识别肺结节过程中可以提高对磨玻璃结节的检出能力,值得临床推广。展开更多
文摘目的 探究冠状动脉CTA数据按照不同迭代算法比例进行重建后,对冠状动脉CTA人工智能软件重建与分析的影响。方法 本研究回顾性收集200例使用冠状动脉CTA扫描的患者,平均体质指数为(BMI22.65±3.01Kg/M^(2))kg/m^(2),平均年龄为55.20±9.10岁,平均心率为70.09±8.03bpm。原始数据分别采用AIDR 3D Enhance、AIDR 3D Strong(75%)进行重建,分别编为A、B组。两组图像均导入数坤冠状动脉人工智能软件进行后处理和分析,不进行手动矫正。采用双盲法对两组冠状动脉人工智能曲面重建(AI CPR)进行4分法主观图像质量评估;对两组图像自动分段的准确性进行人工复检;在CPR图像上测量右冠状动脉近段、远段、左主干,前降支近、段,回旋支近、中段的管腔CT值和临近脂肪图像的噪声标准差(Standard Deviation,SD),并计算信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)。结果 A、B两组人工智能重建图像在主观质量评分中,A组比B组获得更多的优秀质量图像(P<0.05);两组图像自动分段准确率基本一致(P>0.05);在客观图像质量评价中,冠状动脉各节段CT值无明显差异(P>0.05),A组图像SD值显著低于B组且SNR值显著高于B组(P<0.001)。结论 AIDR 3D Enhance算法能够显著提高冠状动脉人工智能软件重建的图像质量,图像噪声值显著降低,自动分段准确性能稍提升,可以在日常临床诊断中推广使用。
文摘目的探讨双源CT双能量扫描线性融合技术对消除腰椎金属植入物伪影的临床应用价值。方法对33例腰椎金属植入术后复查的患者使用双源CT双能量扫描,对获得的80 k V及140 k V数据进行线性融合成像,所得图像为A组,模拟常规120 k V重建为B组,分别进行多平面重建技术、容积显示和最大密度投影,并对重建后图像质量及伪影进行评估。结果线性融合像质量为优者分别为90%和33%;无伪影图像分别占91%和36%,两者差异有统计学意义(分别为Z=-5.74,P=0.00;Z=-6.74,P=0.00)。结论双源CT双能量线性融合技术能够非常准确有效的去除金属伪影,清晰显示腰椎金属内固定物的位置、形态及其他细微结构,双侧腰大肌不受伪影干扰显示清楚,图像质量较高,可满足诊断要求。
文摘目的探讨大矩阵联合全模型迭代重建(Iterative Model Reconstruction,IMR)在人工智能(Artificial Intelligence,AI)检出肺结节中的应用价值,并比较滤波反投影(Filter Back Projection,FBP)、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 IMR重建算法对图像质量的影响。方法将临床怀疑肺结节要求行胸部薄层CT的60名患者纳入本次研究,所有患者扫描结束后对原始数据进行常规FBP、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 IMR算法重建,比较三组重建图像噪声标准差(Standard Deviation,SD)、信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)、对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR),比较三组图像在AI系统下对肺结节的检出率、真阳性数以及假阳性率的影响。结果FBP、1024×1024 iDose^(4)、1024×1024 IMR降低噪声能力依次提高,三组图像SNR、CNR按照此顺序依次提高,随着图像SNR、CNR的提高,图像的空间分辨率也随之提升,AI识别肺结节能力得到提升,AI识别肺结节敏感度IMR组相较于常规FBP组提高16.9%,同时假阳性率降低17.8%。结论大矩阵联合IMR技术能提高图像空间分辨率,在AI识别肺结节过程中可以提高对磨玻璃结节的检出能力,值得临床推广。
