头颅所处线圈位置对3DT1FSPGR序列信噪比的影响

目的通过对头颅所处线圈不同位置时磁共振(MRI)常规序列与三维快速扰相梯度回波(3DT1FSPGR)序列图像信噪比(SNR)的比较,分析头颅相对于线圈位置对图像SNR的影响。方法回顾分析102例阿尔茨海默症患者(AD)磁共振检查图像,测量并记录3DT1FSPGR序列矢状位中前联合与后联合连线中点所处位置,选取正中矢状面层面图像,分别测量胼胝体最高点A、脑桥B及脊髓最高点C3处位置信号强度及T_(1)WI、T_(2)WI、DWI序列中右侧丘脑位置的信号强度及背景噪声强度,计算信噪比,绘制信噪比-位置曲线,并对头颅所处线圈位置与各序列信噪比进行相关性分析。最后加做水膜实验进行结果验证。结果T_(1)、T_(2)序列信噪比与位置无相关性(T_(1)WI:r=0.041,P>0.05;T_(2)WI:r=0.155,P>0.05);DWI、3DT1FSPGR序列信噪比与位置有相关性(DWI:r=0.321,P<0.01;3D T1FSPGR:A,r=0.475,B,r=0.386,C,r=0.550,P<0.01)其中C点位置为显著相关;水膜实验结果与其一致。结论头颅相对于线圈位置对常规T1、T2序列信噪比无影响;对DWI、3DT1FSPGR序列有影响。

超低剂量胸部CT联合钙感知算法评估冠状动脉钙化积分的可行性

目的评估超低剂量胸部CT平扫(ULD-CT)联合钙感知算法对冠状动脉钙化(CAC)检测、量化和风险分类的可行性。方法前瞻性收集2022年4月至10月于浙江省人民医院同时行标准钙化积分CT(CACS-CT)和ULD-CT扫描的患者115例。CACS-CT采用前瞻性心电门控120 kVp序列扫描,重建卷积核为Qr36(CACS-CT_(Qr)组)。ULD-CT采用非心电门控大螺距锡滤过100 kVp(Sn100 kVp)扫描,分别采用标准卷积核Qr36(ULD-CT_(Qr)组)和钙感知卷积核Sa36(ULD-CTSa组)重建两组图像。以CACS-CT的CAC检出结果为参照,计算ULD-CT检测CAC的准确性,并使用kappa评估扫描协议间CAC检测一致性。使用组内相关系数和Bland-Altman图评估扫描协议间CACS量化的一致性,使用加权kappa评估扫描协议间风险分类的一致性。结果CACS-CT_(Qr)组中66.96%(77/115)的患者发现CAC。以CACS-CT_(Qr)组的CAC检出为对照,ULD-CT_(Qr)和ULD-CTSa检测CAC的敏感性分别为96.1%和97.4%,特异性均为94.73%(k=0.902,0.921)。ULD-CT_(Qr)和ULD-CTSa的CACS均低于CACS-CT_(Qr)(3.6、6.2 vs.8.5,P<0.001),但均与CACS-CT_(Qr)有强相关性(r=0.983,P<0.001)。ULD-CTSa与CACS-CT_(Qr)间CACS的平均差值(12.33)更小,一致性更好(ICC=0.992)。ULD-CTSa与CACS-CT_(Qr)风险分类的一致性(加权k=0.936)相对较高,重新分类率6.08%(7/115)较低。ULD-CT的有效辐射剂量比CACS-CT减少了约77.22%。结论非心电门控ULD-CT联合钙感知算法评估CACS具有可行性。

基于体重和体质量指数计算腹盆CT体型特异性剂量估算值的可行性

目的探讨使用体重和体质量指数(BMI)计算腹盆CT检查体型特异性剂量估算值(SSDE)的可行性。方法回顾性分析腹盆CT检查患者512例。使用基于MATLAB开发的软件自动计算患者每个层面的水等效直径(dw)、体型转换因子(f)和SSDE,并求取其平均值。以双变量相关分析患者年龄、身高、体重和BMI与dw的相关性。将前二分之一病例作为模型病例分别建立体重和BMI与dw的回归方程,后二分之一病例作为验证病例,计算基于体重和BMI的SSDE(SSDEweight,SSDEBMI)。以MATLAB软件自动计算SSDE为参照,分别计算SSDEweight和SSDEBMI的平均相对误差和平均均方根误差。结果年龄与dw的相关性无统计学意义(P>0.05),身高与dw呈弱相关(r=0.260,P<0.05);体重和BMI与dw强相关(r=0.879、0.851,P<0.05)。体重和BMI与因变量dw的回归方程分别为dw=13.808+0.184×weight,dw=11.142+0.618×BMI。验证病例SSDE、SSDEweight和SSDEBMI分别(13.55±1.66)、(13.84±2.03)和(13.83±2.02)mGy。以实际测量的SSDE为对照,所有验证病例SSDEweight和SSDEBMI的平均相对误差分别为1.97%和1.87%;男性0.38%和2.75%、女性4.58%和0.43%;体重过低0.11%和3.32%、体重正常1.92%和2.06%、超重2.57%和1.57%、肥胖3.28%和-1.36%。所有验证病例SSDEweight和SSDEBMI平均均方根误差同为0.80 mGy;男性为0.65和0.67 mGy、女性0.98和0.59 mGy;体重过低0.73和1.03 mGy、体重正常0.74和0.66 mGy、超重0.85和0.79 mGy、肥胖1.10和1.32 mGy。结论体重和BMI均可作为dw的替代参数,用于计算腹盆CT扫描SSDE,但体重更适合于男性,而女性倾向于选择BMI。