基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法

基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.

双能量CT物质分解成像在腰椎骨折骨髓诊断中的应用价值分析

目的:研究和分析双能量CT物质分解成像在腰椎骨折骨髓诊断中的应用价值。方法:选取2021年3月至2022年3月我院收治的67例腰椎骨折骨髓患者为研究对象,对所有患者均采取磁共振(MRI)和双能量CT物质分解成像进行检查,以MRI检查为金标准,观察双能量CT检查方式的诊断价值。结果:以MRI检查为金标准,双能量CT物质分解成像检查下的灵敏度为98.41%(62/63),特异度为96.67%(58/60),准确度为97.56%(120/123),阳性预测值为96.88%(62/64),阴性预测值为98.31%(58/59)。可见,在诊断灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值上,两种检查方式比较无显著差异,P>0.05;双能量CT物质分解成像和MRI影像图像显示,MRI检查下可明显观察到患者L3椎体骨髓水肿情况;而双能量CT物质分解成像既能够清晰观察到患者椎体骨髓水肿情况,同时还能够显示患者骨髓内部的水含量。结论:双能量CT物质分解成像具有较高的灵敏度、准确度、阳性预测值、阴性预测值,可为临床提供更加全面地诊断参数,从而指导临床诊治。