在头颅CT平扫中应用低管电压结合人工智能重建技术的作用及对其噪声情况的影响

探究在头颅CT平扫中应用低管电压结合人工智能重建技术干预的意义。方法 实验时间制定为2021年10月至2022年11月,实验样本制定为50例头颅CT检查患者,电脑抽号法分2组,研究组 25例,低管电压结合人工智能重建技术干预;常规组 25例,常规技术干预,对比两组不同。结果 研究组患者的白质CT值、灰质CT值、白质噪声、灰质噪声等均高于常规组,研究组患者的CTDIVO1、DLP、ED等辐射剂量低于常规组,研究组患者的满意度高于常规组(p均<0.05)。两组的CNR、SNR等指标对比无差异(p>0.05)。结论 在头颅CT平扫中应用低管电压结合人工智能重建技术干预的效果良好。

基于人工智能重建对颅内3D TOF MRA图像质量的改善

目的探索人工智能重建技术对颅内3D TOF MRA图像质量的改善。方法回顾性收集2021年8月至2022年6月在南京大学医学院附属鼓楼医院进行头颅磁共振检查的43例受试者,平均年龄为56.95±35岁。采集不同压缩感知因子及重建技术的3D TOF MRM序列:CS4、CSAI4、CS8、CSAI8。定性分析四组图像血管显示能力、伪影、图像质量和诊断价值。采用F ri ed man检验比较四个序列间定性评分结果的差异。采用单因素重复测量方差分析定量比较四组图像CR值差异。结果图像质量定性分析中,在相同CS因子下,人工智能重建图像质量明显优于的常规CS重建图像(CSAI8:23.22±1.33 vs CS8;22.17+1.51,P<0.001;CSAI4:23.6±1.43 vs CS4:22.82±1.43,P<0.001)。图像定量分析中,人工智能重建的M RA图像CR值显著高于常规重建图像(大血管:CRCSAI4:11.10±0.75,CRCS4:9.10±0.48,CRCSAI8:10.75±0.75,CRCS8:7.86±0.38,P<0.001)。压缩感知加速因子不同时,CRCSAI8仍显著高于CRCS4(P<0.001)。结论人工智能重建技术可明显提高MRA图像质量。