摘要：目的在低辐射剂量下,评估自适应统计迭代算法（ASIR）和基于模型的迭代重建（MBIR）对上腹部图像质量的影响。资料与方法前瞻性研究行上腹部增强扫描的40例患者,按随机数字表法分为常规组和低辐射剂量组,每组20例。常规组噪声指数（NI）为10,低辐射剂量组NI为20。扫描方案：采用GSI扫描模式,管电压120 k Vp,智能毫安,间距为1.375∶1,转速为0.6 s/r,采集180 s延迟期图像,重建层厚均为0.625 mm,利用3种方式进行重建（NI 10 ASIR,NI 20 ASIR,NI 20MBIR）。测量肝脏、脾脏、胰腺、竖脊肌、肾脏的噪声（SD）,并计算出相应的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。比较两组CT容积剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）和有效剂量（ED）。采用5分法进行图像主观评分。结果当NI为20时,辐射剂量降低约75%。40%ASIR（NI=10）、40%ASIR（NI=20）和MBIR（NI=20）组的主观评分分别为4.00±0.79、3.35±0.58、3.90±0.64,2位观察者之间的一致性较好（Kappa=0.726,P〈0.05）。40%ASIR（NI=20）的主观评分低于其他两组,差异有统计学意义（P〈0.05）。MBIR（NI=20）组肝脏、脾脏、胰腺、肾脏和竖脊肌的SD值分别为16.63±1.42、13.69±2.01、17.13±4.02、33.42±6.83、12.68±2.97,差异有统计学意义（P〈0.05）。MBIR（NI=20）组SNR和CNR值均显著高于其他两组,差异有统计学意义（P〈0.05）。结论当辐射剂量降低75%,相对于权重为40%ASIR重建算法,MBIR重建算法可以进一步降低图像噪声、提高图像质量。

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