| 孙明星，张莉萍，马彩花，李朋，刘珊，王志军.DLIR算法在腹部CT影像质量提升中的应用：以肝囊肿诊断为例[J].放射学实践,2026,41(06):706-711 |
| DLIR算法在腹部CT影像质量提升中的应用：以肝囊肿诊断为例 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.06.015 |
| 中文关键词: 深度学习图像重建 体层摄影术，X线计算机 能谱成像 质量优化 主观评价 |
| 基金项目:宁夏自然科学基金项目（2025AAC020091）；宁夏医科大学校级科研项目（XY2025013） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：基于常规剂量和常规对比剂条件下，比较不同重建算法的腹部CT图像质量，评估深度学习图像重建（DLIR）算法在肝囊肿诊断中的应用价值。方法：选取100例疑似肝囊肿患者，均接受腹部增强CT扫描和MRI检查，以MRI诊断结果作为金标准，评估CT及不同重建算法的诊断一致性。采用DLIR、迭代重建（IR）及自适应统计迭代重建（ASIR）对CT图像进行优化。将DLIR分为低（DLIR-L）、中（DLIR-M）和高（DLIR-H）三个重建级别，ASIR分为30% ASIR-V和70% ASIR-V。比较不同重建算法的对比噪声比（CNR）和信号噪声比（SNR）。结果：仅使用CT影像学检测诊断肝囊肿的灵敏度为92.54%，阳性预测值为93.12%，准确率为91.02%，相比于MRI具有一定劣势。各重建算法CT图像的SNR、CNR及主观评分之间差异有统计学意义（P＜0.001）。DLIR-M和DLIR-H的主观评价得分最高，且DLIR-M重建算法的噪声、对比度、边缘和细小结构的评价得分分别为4.87、4.85、4.87和4.88。结论：DLIR重建算法的应用能够优化基于CT能谱成像的腹部CT影像质量，提高诊断准确性和医生的工作效率。 |
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