100 kVp条件下深度学习重建算法对头颈CT血管造影图像质量的影响

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摘要：目的 评价100 kVp条件下深度学习重建算法对头颈CT血管造影（CTA）图像质量的影响。方法 2021年3至4月北京协和医院行头颈CTA检查的37例患者，采用100 kVp管电压进行CT扫描，基于三维自适应迭代剂量降低（AIDR 3D）和深度学习高级智能Clear-IQ引擎（AiCE）低、中、高强度算法重建出4组图像，测量并计算横断位图像感兴趣区的平均CT值、标准差（SD）、信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）等客观指标，并分别对4组大脑前动脉矢状位最大密度投影图像进行主观评分（1分：差，5分：优秀）。（剩余10584字）