0.05 ,B組能譜掃描對比劑用量和有效輻射劑量較A組常規(guī) 120kV 掃描分別減少約 30.0% 和41.6% 。B組隨著 40keV,50keV,60keV,70keV 單能量水平逐漸升高，肺動脈CT值、SD值、SNR值和CNR值均逐漸降低。深度學習圖像重建 40keV 至 60keV 單能量圖像肺動脈CT值、SNR值和CNR值均高于 120kV 聯(lián)合 60% ASIR-V重建（ P<0.05 )。B組能譜 至 50keV 單能量深度學習圖像SD值高于 120kV 聯(lián)合 60% ASIR-V重建 (P<0.05),70keV 單能量深度學習圖像SD值低于 120kV 聯(lián)合 60% ASIR-V重建（ P<0.05 )。2名醫(yī)師對肺動脈圖像質(zhì)量主觀評分一致性較好( Kappa 值 >0.75,P<0.001 ），能譜 40keV 至 60keV 單能量深度學習重建圖像肺動脈主觀評分高于常規(guī) 120kV 聯(lián)合 60% ASIR-V重建,其中 40keV 單能量圖像主觀評分最高。結論DLIR在能譜CT單能量肺動脈成像中可以顯著降低對比劑用量、有效輻射劑量并提升圖像質(zhì)量，其中DLIR-H重建聯(lián)合 單能量圖像優(yōu)化CTPA圖像質(zhì)量效果最佳。-龍源期刊網(wǎng)" />

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深度學習圖像重建優(yōu)化單能量CT肺動脈成像的可行性探索

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Application value deep learning image reconstruction in dual-energy CT pulmonary angiographyusing low energymonochromaticimagesRenZhanli，Zhang Xirong，（剩余15085字）

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