【摘要】：第一部分 全模型迭代重建算法(IMR)的Catphan模體研究目的:評價全模型迭代重建算法(knowledge based iterative model reconstruction,IMR)對CT客觀圖像質(zhì)量的影響,探討IMR降低掃描劑量的潛力。資料與方法:采用飛利浦微平板3D i CT,在管電壓120k V條件下,分別采用11/20/30/40/50/60/70/80/90/100/200/300/400/500m As的管電流掃描Catphan 600模體,原始數(shù)據(jù)分別使用FBP和i Dose 4(Standard(B))/IMR 2(Routine、Soft和Sharp Plus)重建,記錄并比較掃描劑量及圖像的CT值測量準(zhǔn)確性、空間分辨率、密度分辨率、圖像均勻性和噪聲。結(jié)果:1.IMR迭代重建可提高水及低密度物質(zhì)的|CT值|(P0.05),對高密度物質(zhì)的CT值無影響(P0.05);2.FBP和i Dose 4(Standard(B))、IMR 2(Routine、Soft和Sharp Plus)重建圖像的空間分辨率分別為6.48±0.60、6.51±0.46、8.29±0.38、7.16±0.32、9.49±0.37 lp/cm,總體差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),IMR(Sharp Plus)的空間分辨率最高;3.圖像對比度分別為0.70±0.44、0.50±0.31、0.33±0.17、0.18±0.10、1.20±0.48%,整體差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),IMR(Soft)的密度分辨率最高;4.SD值分別為8.29±4.91、5.87±3.34、3.70±1.24、2.11±0.78、14.71±5.13Hu,整體差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),IMR(Soft)的噪聲最低;5.圖像均勻性分別為2.80±1.36、2.73±1.24、2.21±0.90、2.20±0.78、2.01±1.08Hu,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05);6.低劑量CT(LDCT)聯(lián)合IMR的空間分辨率和密度分辨率分別為8.0 lp/cm@10%MTF、0.21%@5mm@2.2m Gy,極低劑量CT(ULDCT)聯(lián)合IMR的空間分辨率和密度分辨率分別為7.6lp/cm@10%MTF、0.50%@5mm@0.8m Gy。結(jié)論:相對于FBP及i Dose 4重建,IMR(Soft)迭代重建算法可以顯著降低噪聲、提高密度分辨率,IMR(Sharp Plus)可以明顯提高空間分辨率;LDCT和ULDCT聯(lián)合IMR可用于胸部CT肺癌篩查。第二部分 極低劑量CT聯(lián)合IMR評價胸部解剖結(jié)構(gòu)及病變顯示能力的臨床研究目的:評價ULDCT聯(lián)合IMR迭代重建顯示胸部解剖結(jié)構(gòu)及病變的能力。資料與方法:收集胸部CT平掃的門診或住院病人40例。同時行低劑量(120Kv,30m As)和極低劑量(120Kv,10m As)掃描,原始數(shù)據(jù)行i Dose 4和IMR 2重建,并分別用相應(yīng)的重建參數(shù)重建肺窗和縱隔窗,共得到八組圖像:LD-i Dose(L)/(M)組,LD-IMR(L)/(M)組,ULD-i Dose(L)/(M)組和ULD-IMR(L)/(M)組。記錄各組的有效劑量、圖像噪聲及病變顯示數(shù)目,按1-3分主觀評分法評價外周支氣管血管束、縱隔和胸壁正常解剖結(jié)構(gòu)的顯示質(zhì)量。結(jié)果:1.ULDCT組的有效劑量為0.37±0.03m Sv,較LDCT組(1.07±0.09m Sv)降低了65.42%(P0.05);2.IMR重建的SD值明顯低于i Dose重建(P0.008);3.外周支氣管血管束的圖像質(zhì)量主觀評分,LD-i Dose(L),LD-IMR(L),ULD-IMR(L)三組間的差異均無統(tǒng)計學(xué)差異(P0.008),ULD-i Dose(L)與前三組的差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.008);4.縱隔、胸部解剖結(jié)構(gòu)的圖像質(zhì)量主觀評分,LD-i Dose(M),LD-IMR(M),ULD-IMR(M)三組間的差異均無統(tǒng)計學(xué)差異(P0.008),ULDi Dose(M)與前三組的差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.008);5.ULD-IMR與LD-i Dose,LD-IMR顯示肺部、縱隔、胸膜等病變的能力相同,ULD-i Dose則有4個磨玻璃結(jié)節(jié)和4個肺大泡漏檢。結(jié)論:IMR迭代算法可以顯著降低噪聲,在極低劑量胸部CT平掃中獲得滿足臨床疾病診斷需求的圖像。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R816.4

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2 宋e，

本文編號：2343180