文章摘要
程燕南，程燕飞，张露，张雪艳，李剑颖，黎星，唐久岚，曹瑞雪，同维，郭建新.虚拟单能量图像结合深度学习图像重建算法改善门静脉成像质量的研究[J].放射学实践,2026,41(04):465-470
虚拟单能量图像结合深度学习图像重建算法改善门静脉成像质量的研究
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.04.018
中文关键词: 虚拟单能量图像  深度学习  图像重建  门静脉  图像质量
基金项目:陕西省重点研发计划项目（2023-YBSF-068；2025-SF-YBXM-374）；陕西省重点研发计划项目-高校联合项目（2020GXLH-Y-026）；西安交通大学第一附属医院临床研究课题（XJTU1AF-CRF-2019-013）
作者单位
程燕南，程燕飞，张露，张雪艳，李剑颖，黎星，唐久岚，曹瑞雪，同维，郭建新 710061陕西西安,西安交通大学第一附属医院医学影像科（程燕南、张雪艳、黎星、唐久岚、曹瑞雪、郭建新）,神经内科（程燕飞）,泌尿外科（张露）；100176北京,通用电气公司CT研发中心（李剑颖）；710061陕西西安,西安交通大学第一附属医院放射管理办公室（同维） 
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中文摘要:
      【摘要】目的：探讨能谱CT虚拟单能量图像（50keV）结合深度学习图像重建（DLIR）在提高门静脉图像质量方面的应用价值。方法：回顾性纳入63例接受三期双能CT尿路成像（平扫+门脉期+排泄期）的患者。采用60%-ASiR-V和高、中、低（H、M、L）水平DLIR方法对门静脉期图像进行重建，获得5组单能量图像，即74keV+60%-ASiR-V（相当于常规120kVp）、50keV+60%-ASiR-V、50keV+DLIR-L、50keV+DLIR-M和50keV+DLIR-H。对门静脉及其分支的图像质量进行定量［CT值、标准差、CNR和边缘上升斜率(ERS)］和定性评估（图像噪声、伪影、血管对比度和门静脉小分支显示）和比较。结果：与74keV+60%-ASiR-V图像相比，50keV+DLIR-M/DLIR-H图像具有更高的CNR和ERS，且血管对比度和肝内门静脉小分支显示情况的评分更高，差异均有统计学意义（P<0.05）；此外，与50keV+60%-ASiR-V图像相比，DLIR-H图像的噪声更低和噪声评分更高（P<0.05）。各组之间图像伪影评分的差异无统计学意义（P>0.05）。结论：与74keV+60%-ASiR-V相比，DLIR-M和DLIR-H 50keV单能量图像在血管对比度、锐利度和肝内门静脉小分支显示及图像噪声方面表现更佳。
      
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