自适应迭代重建技术结合高分辨算法提高儿童低剂量胸部CT肺脏病变显示的能力

发布时间：2018-06-14 20:33

  本文选题：体层摄影术 + X线计算机　； 参考：《中国医学影像技术》2017年05期

【摘要】：目的探讨自适应迭代重建技术(ASIR)结合高分辨算法对儿童低剂量胸部CT肺部结构显示的影响。方法回顾性分析接受低剂量胸部CT检查且存在肺内病变的患儿42例,0~12个月预设噪声指数12,1~2岁预设噪声指数15,3~6岁预设噪声指数17,≥7岁预设噪声指数20。将所有图像应用Soft、Standard、Lung、Chest分辨率模式重建为层厚0.625mm的图像。以10%为步涨值,重建ASIR权重为0%~100%的11组图像。由2名医师分别用5分制评分法主观评价肺窗图像质量,包括图像主观噪声、正常肺结构及病变的显示能力,5分为最佳。统计学分析比较最佳的后处理算法,以及与之匹配的最佳ASIR权重。结果 Lung模式为观察肺部病变最佳的高分辨算法,ASIR 60%权重重建图像主观评分最佳。结论采用ASIR 60%权重结合Lung高分辨算法可更好地显示儿童低剂量胸部CT的肺部结构。
[Abstract]:Objective to investigate the effect of adaptive iterative reconstruction (ASIRI) combined with high resolution algorithm on lung structure of low dose chest CT in children. Methods A retrospective analysis was made on 42 cases of children with pulmonary lesions who received low dose chest CT examination. The preset noise index was 12 ~ 12 months old. The preset noise index of 15 ~ 3 years old was 17 years old and that of 鈮，

本文编号：2018871