摘要：冠状动脉CT血管成像(CCTA)以其优异的阴性预测值成为目前评估冠状动脉病变程度和排除急性冠状动脉综合征的检查手段之一,但CCTA有限的阳性预测值限制了其在临床上的进一步应用。随着CT技术的发展,CT心肌灌注成像(CT-MPI)在临床的应用推广受到关注。CCTA结合CT-MPI的"一站式"评估,提高了对冠心病诊断的准确度,为随后的临床治疗决策的制订和疾病预后评估提供了依据。

摘要：目的探讨深度学习图像重建算法(DLIR)相较于自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)在改善动态负荷心肌CT灌注成像(CTP)图像质量及提高心肌边缘清晰度方面的能力。方法收集2023年9月至2024年2月在广东省人民医院行动态负荷心肌CTP的30例患者。对所有入组患者的影像资料分别使用ASiR-V 50%、ASiR-V 80%和中强度DLIR(DLIR-M)、高强度DLIR(DLIR-H)算法进行图像重建。在左心室腔、室间隔及左心室侧壁选取感兴趣区测量其CT值和标准差(SD),计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。使用Matlab获得4个左心室心肌边缘CT值变化的差值(d)和CT值变化的斜率(s)用于评估客观边缘清晰度。由2名影像医师对图像的噪声、自然外观及边缘清晰度进行主观评分。2名医师评分不一致时由第3名高年资医师评分决定。分别计算SD值较低、SNR及CNR较高的ASiR-V和DLIR图像的左心室心肌血流量(MBF)。符合正态分布时,两组间比较采用独立样本t检验,多组间比较采用随机区组设计的方差分析;不符合正态性分布时,使用Friedman检验,两两比较采用Bonferroni校正检验。结果4种图像在室间隔、左心室侧壁的SD、SNR及CNR的差异均有统计学意义(P均0.05)。结论DLIR-H重建的动态负荷心肌CTP图像的SD、SNR及CNR与ASiR-V 80%相当,且采用DLIR-H可提高左心室心肌的边缘清晰度,同时不影响MBF值计算。