左秀娟， 贺太平， 张开元， 贾永军， 马光明， 王咪

随着多层螺旋CT技术的不断的改进与完善，CT平扫已成为胸部早期筛查最常用的检查方法。然而，CT检查的辐射剂量显著高于传统的X线检查，这就在一定限度上限制了CT的应用。随着辐射剂量不断降低，图像噪声会越来越大，图像质量不断下降以致于无法满足诊断要求。新一代的多模型迭代重建技术(model-based iterative reconstruction,MBIR)在极低剂量的条件下可以显著降低图像噪声，改善图像质量[1]。本研究的目的是比较采用自适应性统计迭代算法(adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR)和MBIRn中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)3组低剂量胸部CT图像的质量，探讨新一代基于模型的迭代重建(MBIRn)中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)在低剂量胸部CT图像质量的临床应用价值。

材料与方法

1.一般资料

前瞻性搜集2016年4-12月查体患者30例，其中男17例，女13例。年龄31～77岁，平均年龄(57.8±14.9)岁，中位年龄40岁，所有患者的体质量指数(BMI)在正常范围(18.5 kg/m2≤BMI<25 kg/m2)。

2.检查方法

采用GE Discovery CT750 HD(HDCT)扫描机行胸部CT平扫，自动管电流调制技术，管电压为120 kVp，噪声指数(noise index，NI)为28 HU，旋转时间0.6 s，螺距1.375，层厚5 mm。

3.图像处理与分析

由能谱CT扫描结束后，分别采用ASIR40%和MBIRn中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)3种重建算法对原始数据进行重建，层厚为0.625 mm。

客观评价：分别在胸廓入口层面、气管隆突下层面和上腹肝门层面进行测量标准算法ASIR40%和MBIR NR40和MBIR RP20 三组图像中背部肌肉、皮下脂肪CT值和标准差(standard deviation，SD)，SD代表图像噪声，感兴趣区(region of interest,ROI)大小为50～200 mm2，计算背部肌肉、皮下脂肪的信噪比(signal noise ratio,SNR)，SNR=CT值/SD值。计算MBIRn中的肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)相对于ASIR40%的噪声降低率和SNR提高率。噪声降低率=(SD ASIR 40%-SDMRIRn)/SDASIR40% ，n=NR40或RP20，SNR提高率=(SNRMRIRn-SNR ASIR 40%)/SNRMRIRn，n=NR40或RP20。……