自适应统计迭代重建算法在儿童头部CT扫描中的应用

目的 探讨自适应统计迭代重建(ASiR)算法在儿童头部CT扫描中的应用价值。方法 对1个水模进行CT扫描,管电压100 kV,管电流分别为200、180、160、140、120和100 mA,ASiR比例分别设置为0、10%、20%、30%、40%、50%,采用FBP和ASiR迭代重建两种重建算法进行图像重建,比较不同条件下图像CNR、SNR和图像噪声。将80例接受头部CT扫描的患儿分为对照组(n=40)和试验组(n=40)。对照组采用管电压100 kV、管电流200 mA,FBP重建算法进行图像重建;试验组采用管电压100 kV、管电流140 mA,分别采用FBP和ASiR两种重建法进行图像重建;将重建后的图像分别记为试验FBP亚组和试验ASiR亚组;对两组中图像的CNR、SNR、图像噪声、CTDIvol、DLP、ED进行比较。结果 水模研究中,采用ASiR(30%)、管电流140 mA、ASiR算法重建图像的SNR、CNR及空气噪声值与管电流 200 mA、FBP重建图像最为接近。对照组与试验ASiR亚组图像的图像噪声、灰白质CNR和灰质SNR值差异均无统计学意义(P均>0.05);对照组和试验ASiR亚组图像的噪声、灰质SNR、灰白质CNR均优于试验FBP亚组,且差异均有统计学意义(P均<0.001)。结论 采用ASiR重建算法的头部CT扫描,既可降低患儿接受的辐射剂量,又保证了图像质量,具有较高的临床应用价值