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作者：韩玮辰;刘继华;王落桐;吕喆;谭军彦;万业达;
单位：天津医科大学研究生院;天津中医药大学第一附属医院影像科,国家中医针灸临床研究中心;通用电气医疗中国CT影像研究中心;天津市天津医院放射科;
摘要：目的 探讨基于深度学习图像重建（DLIR）算法重建腹部CT检查的腰椎图像，以降低腰椎CT检查辐射剂量及避免重复检查。资料与方法 回顾性收集2024年3—5月于天津中医药大学第一附属医院同期行腹部CT检查及腰椎CT检查的32例患者，腹部CT检查（DLIR组）条件为管电压120 kVp，管电流200 mA，使用高强度DLIR重建腰椎；常规腰椎CT检查（腰椎组）条件为管电压120 kVp，管电流260 mA，使用60%权重自适应统计迭代重建（ASi R-V）进行重建。应用客观评价法，在第3腰椎椎弓根层面和第2/3腰椎间盘层面测量肌肉、脂肪、椎体松质骨、腰椎间盘、硬膜囊、椎弓根骨皮质CT值、噪声（SD值）、信噪比、对比噪声比（不包含脂肪组织）。主观评价采用5分法，评价图像对比度、图像噪声、图像锐利度。结果 腰椎组、DLIR组CT容积剂量指数分别为15.25 mGy、11.74 mGy。DLIR组和腰椎组各结构CT值差异无统计学意义（P>0.05）。与腰椎组相比，DLIR组SD值显著降低，各测量组织分别降低31.09%、35.66%、13.48%、27.82%、24.93%、15.09%，差异均有统计学意义（t=5.09～7.21,P<0.05）；各测量组织信噪比分别提高36.40%、52.31%、16.56%、34.13%、38.39%、18.81%，对比噪声比分别提高51.70%、51.32%、36.24%、34.47%、53.56%，差异均有统计学意义（t=-9.58～-4.23,P<0.001）。DLIR组图像对比度、图像噪声和细微结构空间分辨力评分显著优于腰椎组，差异有统计学意义[4.75(4.00,5.00)分比4.45(4.00,5.00)分，4.39(4.00,5.00)分比4.06(4.00,4.00)分，4.27(4.00,5.00)分比4.00(4.00,4.00)分；Z=-3.80、-4.38、-3.55,P<0.001]。结论 应用高强度DLIR腹部检查的腰椎图像，可获得降低25%辐射剂量的高质量腰椎CT图像，实现腹部、腰椎一次检查。
关键词：腰椎;;腹部;;体层摄影术,X线计算机;;深度学习;;图像处理,计算机辅助;;辐射剂量
