DLIR在肝门静脉血管成像中降低辐射、对比剂剂量和注射速度的性能评估

目的:对比三低方案结合深度学习图像重建(DLIR)算法肝门静脉血管成像(SCTP)与常规协议结合自适应统计迭代重建Veo(ASiR-V)算法SCTP图像质量。方法:将210例上腹部SCTP检查患者分为4组:标准方案A组(n=90)、低体脂标准方案A1组(n=30)、三低方案B组(n=90)、低体脂超三低方案C组(n=30);其中A组、A1组采用60%权重ASiR-V(A-AV60,A1-AV60),80%权重ASiR-V(A-AV80,A1-AV80)重建;B组、C组:采用60%权重ASiR-V(B-AV60,C-AV60),80%权重ASiR-V(B-AV80,C-AV80),DLIR算法中等级别(B-DM,C-DM),DLIR算法高等级别(B-DH,C-DH)重建。结果:与A组相比,B组的有效剂量、对比剂剂量和注射速度分别减少41.3%(P<0.001)、32.6%(P<0.001)和30.0%(P<0.001),B-DH的标准差(SD)最低,信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)最高,与A-AV80比较,差异无统计学意义。B-DH综合主观评分最高医生1为4.30(4.20,4.40)分,医生2为4.20(4.15,4.40)分(P<0.001),且两位医生的主观评分表现出较强的一致性(Kappa=0.806,P<0.001)。与A1组相比,C组的有效剂量、对比剂剂量和注射速度分别减少64.8%(P<0.001)、36.3%(P<0.001)和30%(P<0.001),A1-AV80的SD值最低(P<0.001),与C-DH比较,差异无统计学意义;A1-AV80的SNR,CNR最高(P<0.001),与C-DH比较无统计学差异;与A1组相比,C-DH综合主观评分最高,医生1为3.80(3.60,4.00)分,医生2为3.80(3.60,4.00)分,且两名医生对总体主观评分具有较强的一致性(Kappa=0.777,P<0.001)。结论:三低方案结合DLIR算法可以降低辐射剂量41.3%、对比剂剂量32.6%、注射速度33.0%并提高图像质量;在低体脂样本中,超三低方案结合DLIR算法可以降低辐射剂量64.8%、对比剂剂量36.3%、注射速度33%并提供不弱于标准协议的图像质量。