Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.
OBJETIVO: El propósito de este estudio fue comparar imágenes de tomografía computarizada abdominopélvica reconstruidas con reconstrucción iterativa estadística adaptativa-V (ASIR-V) con reconstrucción iterativa basada en modelo (Veo 3.0), ASIR y proyección filtrada (FBP). MÉTODOS Y MATERIALES: Se reconstruyeron escaneos de tomografía computarizada abdominopélvica de 36 pacientes (26 hombres y 10 mujeres) utilizando FBP, ASIR (80%), Veo 3.0 y ASIR-V (30%, 60%, 90%). La edad media ± SD de los pacientes fue de 32 ± 10 años con un índice de masa corporal medio ± SD de 26.9 ± 4.4 kg/m. Las imágenes fueron revisadas por 2 lectores independientes de manera cegada y aleatorizada. Se calcularon los valores de unidad Hounsfield, ruido y relación señal-ruido (CNR) para cada algoritmo de reconstrucción para su posterior comparación. Se realizó una evaluación del fantoma de detectabilidad de bajo contraste (LCD) y resolución de alto contraste. RESULTADOS: La reconstrucción iterativa estadística adaptativa-V 30%, ASIR-V 60% y ASIR 80% fueron generalmente superiores cualitativamente en comparación con ASIR-V 90%, Veo 3.0 y FBP (P < 0.05). La reconstrucción iterativa estadística adaptativa-V 90% mostró un LCD superior y tuvo la mayor CNR en el hígado, aorta y páncreas, midiendo 7.32 ± 3.22, 11.60 ± 4.25, y 4.60 ± 2.31, respectivamente, en comparación con la siguiente mejor serie de ASIR-V 60% con valores de CNR respectivos de 5.54 ± 2.39, 8.78 ± 3.15, y 3.49 ± 1.77 (P <0.0001). Veo 3.0 y ASIR 80% tuvieron la mejor y peor resolución espacial, respectivamente. CONCLUSIONES: La reconstrucción iterativa estadística adaptativa-V 30% y ASIR-V 60% proporcionaron la mejor combinación de rendimiento cualitativo y cuantitativo. La reconstrucción iterativa estadística adaptativa 80% fue equivalente cualitativamente, pero demostró una resolución espacial e LCD inferiores.
Goodenberger et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.