AI自动定位技术在主动脉CTA成像中的应用

目的探讨人工智能(AI)自动定位技术在主动脉CT血管造影(CTA)成像中对图像质量和辐射剂量的影响。方法前瞻性搜集2021年1月至2023年11月行主动脉CTA患者480例,根据患者扫描体位不同分为A组(“仰卧头先进”组)和B组(“仰卧足先进”组),两组各240例,其中A组和B组根据定位方式进一步分为A1组(扫描体位为“仰卧头先进”,定位方式为自动定位)和A2组(扫描体位为“仰卧头先进”,定位方式为手动定位);B1组(扫描体位为“仰卧足先进”,定位方式为自动定位)和B2组(扫描体位为“仰卧足先进”,定位方式为手动定位),每组各120例。对各组定位的偏中心距离、客观图像质量、主观图像质量及辐射剂量进行评价。结果在两种体位患者中,自动组主动脉主干各层面及主动脉分支腹腔干、左肾动脉、右肾动脉、肠系膜上动脉的噪声较手动组均降低,A1组较A2组主动脉主干SNR提升了12%~21%,主动脉分支SNR提升了13%~17%,B1组较B2组主动脉主干信噪比(SNR)提升了12%~19%,主动脉分支SNR提升了10%~16%;A1组的CT容积剂量指数(CTDIvol)较A2组降低了7.4%,B1组的CTDIvol较B2组降低了8.2%,且自动组的平均剂量长度乘积(DLP)和有效辐射剂量(ED)均低于手动组。结论基于AI的自动定位技术在主动脉CTA成像中能够显著减小不同体位患者的偏中心距离,降低图像噪声,提高主动脉血管图像质量,减小患者辐射剂量。

人工智能自动定位技术在不同体型患者胸部CT成像中的应用

目的:探讨不同体型患者胸部CT成像中AI自动定位技术对图像质量及辐射剂量的影响。方法:收集武汉大学中南医院行胸部CT检查的患者290例,按照定位方式不同分为两组,其中A组(AI自动定位操作组)及B组(常规手动定位操作组)扫描各145例,根据体质量指数(BMI)将两组患者进一步分为A1组和B1组:BMI<24kg/m^(2);A2组和B2组:24 kg/m^(2)≤BMI<28 kg/m^(2);A3组和B3组:BMI≥28 kg/m^(2)。对各组的定位扫描精度、客观图像质量、主观图像质量及辐射剂量进行评价。结果:AI定位组在不同体型患者中的偏中心距离均低于常规定位组,A1组、A2组及A3组偏中心距离较B1组、B2组及B3组分别减小38.67%、61.04%及65.90%(均P<0.01);A组各分组较B组在主动脉、气管、竖脊肌和肺野的CT值均增高,图像噪声均减低,信噪比(SNR)均增高,且差异均有统计学意义(均P<0.05);A1组、A2组及A3组CT容积剂量指数(CTDIvol)较B1组、B2组及B3组分别减少7.57%、10.57%及15.27%(均P<0.01);A1组、A2组及A3组剂量长度乘积(DLP)较B1组、B2组及B3组分别减少15.22%、16.74%及19.04%(均P<0.01)。结论:AI自动定位技术适用于不同BMI患者的胸部CT检查,可以优化检查流程,提高定位准确性,改善图像质量,并有效减少患者辐射剂量。

胸部CT筛查在新型冠状病毒肺炎暴发早期的价值

目的针对新型冠状肺炎(COVID-19)暴发早期核酸检测资源能力不足的困难,探讨肺部CT筛查COVID-19高危患者提高核酸检测效率的应用价值。方法回顾性分析2020年1月25日至2月2日于武汉大学中南医院同时接受胸部CT和新型冠状病毒核酸检测2项检查的发热患者资料,共纳入587例患者,男290例,女297例,年龄11.0~96.0(51.3±17.1)岁。以核酸检测结果为金标准,计算CT筛查的灵敏度、特异度和漏诊率,评价CT筛查COVID-19的效果。结果587例患者中,新型冠状病毒核酸检测阳性433例(73.8%,433/587),阴性154例(26.2%,154/587);CT筛查阳性494例(84.2%,494/587),阴性93例(15.8%,93/587)。CT筛查COVID-19的灵敏度为97.7%(423/433),特异度为53.9%(83/154),漏诊率为2.3%(10/433)。结论在COVID-19暴发早期,CT筛查具有灵敏度高、漏诊率低的优势,可以弥补核酸检测资源能力不足困难,可作为辅助核酸检查诊断COVID-19的筛查工具。