像素闪烁算法在肾脏低剂量CT灌注扫描中的应用

目的 探讨深度学习像素闪烁算法在低剂量一站式肾脏CT灌注扫描(CTP)检查中提高图像质量的应用价值.方法 回顾性收集2017年3月至8月本院行全肾脏CT增强及灌注扫描的患者21例.采用Revolution CT机,先行肾脏平扫,然后进行灌注和增强3期扫描,管电压120 kVp,CTP采集管电流为20 mA,增强3期管电流为100 mA,轴扫模式,ASiR-V 80％,X射线管旋转时间0.5s,z轴覆盖范围160 mm,扫描层厚5 mm,层间隔5 mm.首次28 s采用屏气扫描,共获得15期图像,然后分别于第39、43、47、51、63、83、113、153、213、353、593 s各采集1次,其中第22、51及153 s分别采集增强的皮质期、髓质期及排泄期3期图像.所有CTP数据经深度学习的A7模式进行处理,处理前数据为A组,处理后数据为B组.比较皮质期A、B组肾皮质CT值、CT值标准差、竖脊肌CT值标准差、对比噪声比(CNR)、信噪比(SNR),比较A、B组肾皮质的血流量、血容量、达峰时间和表面通透性.结果 A、B组图像肾皮质标准差(SD)值(9.04±1.77和5.75±1.00)、竖脊肌SD值(8.52 ±2.28和5.67 ±0.98)、CNR(16.28 ±6.61和28.90±1.50)、SNR(21.41 ±6.67和30.65±7.67)差异均有统计学意义(t=1.562、6.286、5.925、-5.892、-17.274,P＜0.05);像素闪烁算法处理之后的图像其SD值明显减低,SNR明显升高.两组的肾皮质、肾髓质血流量(BF)值、血容量(BV)值、达峰时间(TP)值及肾髓质的表面通透性(PS)值差异均无统计学意义(P＞0.05).结论 深度学习像素闪烁算法可以减小低条件扫描图像的噪声,增加图像的对比噪声比,从而提高图像质量,并且不影响灌注参数值.