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目的:比较管电压100kVp下使用FBP(滤波反投影法)及不同等级迭代重建算法胸部CT图像在AI肺结节中检测效能并寻找较优重建算法.方法:使用西门子双源(Definition FLASH)CT搜集189例门诊肺结节筛查患者行双能量扫描,管电压100 kVp,分别采用FBP及SAFIRE1、3、5级重建算法重建图像得出1 mm肺部图像,测量各组图像平均信噪比(SNR)与对比噪声比(CNR);同时将薄层图像导入AI辅助诊断软件(北京推想公司)行结节自动检测,将检测结果与金标准进行比较得出不同算法结节检测敏感度、准确度、假阳性率,分别对全部结节及实性、亚实性、≥4 mm、<4 mm结节不同算法敏感度、准确度、假阳性率行统计学分析,P<0.05为差异具有统计学意义.结果:100kVp下FBP、SAFIRE1、SAFIRE3、SAFIRE5重建图像CNR和SNR随着迭代等级增加逐渐提升,差异具有统计学意义(P<0.05),AI自动检测全部肺结节各种重建算法敏感度分别为73.5%、70.9%、73.7%、73.3%,差异无统计学意义(P>0.05),假阳性率分别为1.36/CT、1.49/CT、2.31/CT、4.87/CT,FBP算法结节自动检测假阳性率最低,差异具有统计学意义(P<0.05),准确度分别为72.2%、69.4%、61.7%、43.1%,差异具有统计学意义(P<0.05).结论:管电压100kVp下不同重建算法AI检测全部肺结节、实性结节、亚实性结节

作者:曹源;李丹阳;张扬;高道福;顾俊;张清

来源:放射学实践 2020 年 35卷 10期

知识库介绍

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作者:
曹源;李丹阳;张扬;高道福;顾俊;张清
来源:
放射学实践 2020 年 35卷 10期
标签:
人工智能 图像处理,计算机辅助 低剂量 肺结节 体层摄影术,X线计算机
目的:比较管电压100kVp下使用FBP(滤波反投影法)及不同等级迭代重建算法胸部CT图像在AI肺结节中检测效能并寻找较优重建算法.方法:使用西门子双源(Definition FLASH)CT搜集189例门诊肺结节筛查患者行双能量扫描,管电压100 kVp,分别采用FBP及SAFIRE1、3、5级重建算法重建图像得出1 mm肺部图像,测量各组图像平均信噪比(SNR)与对比噪声比(CNR);同时将薄层图像导入AI辅助诊断软件(北京推想公司)行结节自动检测,将检测结果与金标准进行比较得出不同算法结节检测敏感度、准确度、假阳性率,分别对全部结节及实性、亚实性、≥4 mm、<4 mm结节不同算法敏感度、准确度、假阳性率行统计学分析,P<0.05为差异具有统计学意义.结果:100kVp下FBP、SAFIRE1、SAFIRE3、SAFIRE5重建图像CNR和SNR随着迭代等级增加逐渐提升,差异具有统计学意义(P<0.05),AI自动检测全部肺结节各种重建算法敏感度分别为73.5%、70.9%、73.7%、73.3%,差异无统计学意义(P>0.05),假阳性率分别为1.36/CT、1.49/CT、2.31/CT、4.87/CT,FBP算法结节自动检测假阳性率最低,差异具有统计学意义(P<0.05),准确度分别为72.2%、69.4%、61.7%、43.1%,差异具有统计学意义(P<0.05).结论:管电压100kVp下不同重建算法AI检测全部肺结节、实性结节、亚实性结节