低剂量条件下全模型迭代重建技术的肺容积定量研究
低剂量条件下全模型迭代重建技术的肺容积定量研究
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DOI：
10.3969/j.issn.1002-1671.2017.10.028
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
肖湘生
中科院分区：
文献类型：
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作者：
方元;管宇;夏艺;陈如潭;范丽;刘士远;肖湘生
目的 探讨低剂量条件下全模型迭代重建法(IMR)、混合迭代重建法(iDose4)和滤波反投影(FBP)3种重建技术对肺容积定量测量的影响,并比较不同重建方法的图像噪声大小.方法 应用飞利浦256层CT对70例体检者行低剂量胸部CT扫描,原始数据分别用IMR(算法:Routine、SharpPlus、Soft Tissue,等级:1～3,共9种)、iDose4以及FBP技术进行重建,设定CT值<-950 HU的区域为肺气肿区,分别计算各组的总肺容积(TLV)、总肺气肿容积(TEV)、肺气肿指数(EI)以及客观图像噪声(OIN),并比较各组的差异.结果 肺容积定量参数中,除TLV各组间定量结果无明显统计学差异外(P=1.000),TEV、EI组间均有明显统计学差异(P=0.000).IMR中SharpPlus算法(等级1～3)所测定的TEV、EI高于其余组别.对于噪声,IMR中SharpPlus算法水平1(IMR-S-L1)的OIN最高,其次为FBP,iDose4算法的OIN低于SharpPlus算法但高于Routine和Soft Tissue算法.结论 在低剂量条件下,IMR中SharpPlus算法会影响肺容积参数的测定,且图像噪声大,因此不推荐使用SharpPlus算法进行肺容积定量分析,IMR中Routine与Soft Tissue算法均不影响肺容积参数测定,且较FBP和iDose4能明显降低图像噪声.