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为解决头颈部双能量 CT 血管造影（DECTA）图像噪声大等问题，研究人员开展基于深度学习图像重建（DLIR）与迭代重建算法的图像质量对比研究。结果显示 DLIR 能降低噪声、提高图像质量，对常规头颈部 CTA 应用有重要意义。
在医学影像领域，头颈部疾病的准确诊断对于患者的治疗和康复至关重要。头颈部计算机断层血管造影（CTA）作为一种常用的无创成像技术，凭借其高空间分辨率，能快速评估颅内和颈部血管状况，在缺血性脑梗死（ICI）等疾病的血管评估、狭窄程度判断以及治疗效果评价方面发挥着关键作用。然而，在实际应用中，要实现准确的血管异常解读，需要血管具有均匀且高的对比增强效果。低 keV 技术通过重建低 keV 虚拟单能量图像（VMI），能有效增强血管对比度，对慢性肾病患者更友好，但低能量 X 射线会导致图像噪声增加，难以满足临床标准。随着人工智能技术的发展，深度学习技术在 CT 图像重建中逐渐得到应用。深度学习图像重建算法（DLIR）在低剂量条件下展现出降低噪声、增强诊断的能力，已广泛应用于多种临床场景。在此背景下，为了进一步提升头颈部 CTA 的成像质量，尤其是在低对比剂量下的图像质量，徐州医科大学附属医院等机构的研究人员开展了相关研究。该研究成果发表在《BMC Medical Imaging》杂志上，为头颈部血管造影的临床应用提供了重要参考。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，选取 2024 年 2 月至 6 月在医院进行头颈部 CTA 检查的成年患者作为样本队列，严格按照筛选标准排除不符合条件的患者。然后，使用 256 排 Revolution Apex CT 扫描仪，以 GSI Assist 模式进行扫描。扫描后，分别重建 70keV 的 120-kVp样图像和 50keV 的不同重建算法图像。最后，通过定量分析和定性分析两种方式，对图像的多种参数进行评估。
研究结果如下：
- 患者基本信息：共纳入 58 例患者，其中男性 35 例（60.3%），女性 23 例（39.7%），平均年龄 61.8±13.6 岁，BMI 为 24.9±2.4kg/m2 。基于 BMI 的对比剂注射方案使碘输送率（IDR）为 1.32±0.88gI/s，总碘负荷为 9.72±0.88gI。
- 客观图像质量：120-kVp样图像中所有血管的 CT 衰减值显著低于 3 组 50keV 图像；在 50keV 图像中，DLIR-H 组胸锁乳突肌（SCM）和白质（WM）的噪声最低，ASIR-V40% 组最高；50keV 图像中所有血管的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）均在 DLIR-H 组最高，ASIR-V40% 组最低；四组的边缘上升距离（ERD）均值无显著差异，但 120-kVp样图像的边缘上升斜率（ERS）最低。
- 主观图像质量：在总体图像质量、清晰度、噪声和伪影方面，50keV DLIR-H 图像得分最高，其次是 50keV DLIR-M 和 50keV ASIR-V40，120-kVp样 ASIR-V40% 图像得分最低。两位阅片者之间的一致性良好。
- 客观与主观指标的相关性：ERS 与主观清晰度得分呈中度相关，而 ERD 与主观清晰度得分的相关性无统计学意义；大脑中动脉（MCA）的 SNR 和主动脉弓（AA）的 CNR 与主观噪声得分呈中度相关，其他血管的 SNR 和 CNR 与主观噪声得分呈强相关。
研究结论和讨论部分指出，50keV 单能量图像经 DLIR-H 重建后，图像噪声更低，SNR 和 CNR 更高，总体图像质量得到显著提升。与传统迭代重建算法相比，DLIR 技术克服了其在低 keV 图像中纹理、空间分辨率和病变检测能力的局限性。通过定制基于 BMI 的对比剂注射方案，并结合 DLIR 算法，不仅提高了图像质量，还降低了患者的用药风险。然而，该研究也存在一些局限性，如研究人群相对较小，未纳入更高水平的 ASIR-V 进行比较，排除了 BMI 不在正常范围内的患者等。但总体而言，该研究证明了 DLIR 在 DECTA 重建中的应用潜力，为常规头颈部 CTA 应用提供了新的思路和方法，对推动医学影像技术在头颈部疾病诊断中的发展具有重要意义。
