低剂量术前卵巢肿瘤 CT 结合人工智能迭代重建（AIIR）：精准诊断腹膜、淋巴结及肝转移的新突破

诊断腹膜、淋巴结及肝转移对卵巢肿瘤治疗决策至关重要。研究人员开展低剂量腹部盆腔 CT 结合人工智能迭代重建（AIIR）用于卵巢肿瘤术前诊断的研究。结果显示低剂量 AIIR 诊断准确性与常规剂量相似，可减少约 80% 剂量，为卵巢肿瘤 CT 诊断提供新方向。

　　在卵巢肿瘤治疗的决策过程中，腹膜侵犯、淋巴结转移和肝转移的诊断起着关键作用。本研究前瞻性纳入了 88 例经病理证实的卵巢肿瘤患者。先对患者进行门静脉期常规剂量 CT 扫描（120 kVp / 参考 200 mAs），采用混合迭代重建（HIR）技术；随后进行低剂量扫描（120 kVp / 参考 40 mAs），运用人工智能迭代重建（AIIR）技术。
以病理结果为参照，利用受试者工作特征（ROC）曲线分析来评估诊断腹膜侵犯和淋巴结转移的性能。同时对肝实质转移进行诊断，并测量信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。此外，对肝门、胆囊窝和肝段间裂的清晰度进行评分，以此评估肝周结构。
结果显示，低剂量 CT 的有效剂量比常规剂量扫描低 79.8%（2.64±0.46 vs. 13.04±2.25 mSv，p<0.001）。在诊断腹膜侵犯方面，低剂量 AIIR 与常规剂量 HIR 的受试者工作特征曲线下面积（AUC）相似（0.961 vs. 0.960，p=0.734）；诊断淋巴结转移时亦是如此（0.711 vs. 0.715，p=0.355）。两组图像均准确诊断出了 10 例肝实质转移。而且，低剂量 AIIR 在肝实质转移方面展现出更高的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR），肝周结构的清晰度也更优。
由此得出结论，在卵巢肿瘤的低剂量术前 CT 检查中，AIIR 对腹膜侵犯、淋巴结转移和肝转移的诊断准确性与常规剂量腹部盆腔 CT 相当。使用 AIIR 技术在卵巢肿瘤 CT 成像中减少高达 80% 的剂量是可行的，且在诊断上具有安全性。