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Diese Studie zielt darauf ab, die maximal erreichbare Dosisreduktion für die Anwendung eines neuen auf tiefem Lernen basierenden Rekonstruktionsalgorithmus, nämlich die künstliche Intelligenz iterative Rekonstruktion (AIIR), in der Computertomographie (CT) zur Erkennung hepatischer Läsionen zu untersuchen. Insgesamt wurden 40 Patienten mit 98 klinisch bestätigten hepatischen Läsionen retrospektiv einbezogen. Der mittlere Volumen-CT-Dosisindex betrug 13,66 ± 1,73 mGy bei routinemäßigen portovenösen CT-Untersuchungen, bei denen die Bilder ursprünglich mit hybrider iterativer Rekonstruktion (HIR) erstellt wurden. Niedrigdosis-Simulationen wurden im Projektionsbereich für 40%-, 20%-, und 10%-Dosisniveaus durchgeführt, gefolgt von einer Rekonstruktion mit HIR und AIIR. Zwei Radiologen wurden gebeten, die hepatische Läsion in jeder Gruppe von Niedrigdosisbildern in separaten Sitzungen zu erkennen. Qualitative Metriken wie Sichtbarkeit der Läsion, diagnostische Zuversicht und allgemeine Bildqualität wurden anhand einer 5-Punkte-Skala bewertet. Das Kontrast-zu-Rausch-Verhältnis (CNR) für die Läsion wurde ebenfalls zur quantitativen Bewertung berechnet. Der Läsion-CNR bei AIIR bei reduzierten Dosen war signifikant höher als bei routinemäßiger Dosis HIR (alle p < 0,05). Eine geringere qualitative Bildqualität wurde beobachtet, als die Strahlendosis reduziert wurde, während es keine signifikanten Unterschiede zwischen 40%-Dosis AIIR und routinemäßiger Dosis HIR gab. Die Erkennungsrate der Läsion betrug 100%, 98% (96/98) und 73,5% (72/98) bei 40%-Dosis-, 20%-Dosis- und 10%-Dosis-AIIR, während sie bei der entsprechenden niedrig dosierten HIR 98% (96/98), 73,5% (72/98) und 40% (39/98) betrug. AIIR übertraf HIR in simulierten Niedrigdosis-CT-Untersuchungen der Leber. Die Verwendung von AIIR ermöglicht eine Dosisreduktion von bis zu 60% für die Läsionserkennung, während eine vergleichbare Bildqualität zur routinemäßig dosierten HIR beibehalten wird.
Sie et al. (Di,) haben diese Frage untersucht.
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