【摘 要】
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目的:探讨双能量CT（DECT）虚拟单能量成像（VMI）技术在头颈部CT血管造影（CTA）图像质量优化及狭窄程度评估中的价值。方法:回顾性纳入40例我院2019年6月-2019年11月期间,行DECT头颈部CTA扫描的患者。通过DECT后处理工作站,对所有患者的图像资料进行后处理重建,重建标准线性120 k Vp及非线性融合图像,并以10 ke V为增量,重建40～150 ke V的VMI图像,然
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目的:探讨双能量CT（DECT）虚拟单能量成像（VMI）技术在头颈部CT血管造影（CTA）图像质量优化及狭窄程度评估中的价值。方法:回顾性纳入40例我院2019年6月-2019年11月期间,行DECT头颈部CTA扫描的患者。通过DECT后处理工作站,对所有患者的图像资料进行后处理重建,重建标准线性120 k Vp及非线性融合图像,并以10 ke V为增量,重建40～150 ke V的VMI图像,然后保存图片数据。测量颈总动脉（CCA）、颈内动脉（ICA）、大脑中动脉（MCA）及基底动脉（BA）的CT值及标准差值,计算对比噪声比（CNR）,定量分析线性120 k Vp组、非线性融合组及VMI组的客观图像质量,并找出CNR最高的VMI系列;在VMI客观图像质量最优的前提下,定性评价其与线性120 k Vp组及非线性融合组,在头颈部CTA图像上主观评分的差异;在VMI客观图像质量最优的前提下,比较其与线性120 k Vp组及非线性融合组,对于颈总动脉分叉处和颈内动脉虹吸部狭窄程度评估的差异;并对结果进行统计学分析。结果:1.在客观图像质量评价方面,所测量的4组动脉中,VMI系列的最高CNR值出现在60 ke V;线性120 k Vp、非线性融合及60 ke V VMI组的CT值相比较,差异均具有统计学意义（P<0.001）,60 ke V VMI及非线性融合组,4组动脉CT值均明显大于线性120 k Vp组（P<0.05）,并且60 ke V VMI组的CT值均明显大于非线性融合组（P<0.05）;线性120 k Vp、非线性融合及60 ke V VMI组的CNR值相比较,差异均具有统计学意义（P<0.001）,60 ke V VMI及非线性融合组,4组动脉CNR值均明显大于线性120 k Vp组（P<0.05）;60 ke V VMI与非线性融合组,CCA及ICA的CNR值相比较,差异无统计学意义（P>0.05）;非线性融合组MCA及BA的CNR值均大于60 ke V VMI组（P<0.05）;2.在主观图像质量评价方面,2名评估者在线性120 k Vp、非线性融合及60 ke V VMI组的主观评分上,表现出很好的一致性（k=0.862,P<0.001）,3组间差异具有统计学意义（X2=156.10,P<0.001）;60 ke V VMI及非线性融合组的主观评分均优于线性120 k Vp组（Z=-8.17、Z=-8.11,P<0.001）,但二者间差异无统计学意义（Z=-1.73,P=0.083）;3组间可诊断率相比较,差异具有统计学意义（X2=107.75,P<0.001）,60 ke V VMI组及非线性融合组的可诊断率均优于线性120 k Vp组（Z=-7.07、Z=-6.96,P<0.001）,但二者间差异无统计学意义（Z=-1.09,P=0.276）;3组间优异率相比较,差异具有统计学意义（X2=71.35,P<0.001）,60 ke V VMI组及非线性融合组的优异率均优于线性120 k Vp组（Z=-6.33、Z=-6.25,P<0.001）,但二者间差异无统计学意义（Z=-5.78,P=0.564）;3.在狭窄程度评估方面,在颈总动脉分叉处,对于狭窄的检测和分级,3组重建方法均无显著差异（P=1.00）,2名评估者在诊断狭窄方面均表现出很好的一致性（k=0.891,P<0.001）;在颈内动脉虹吸部,对于狭窄的检测和分级,3组重建方法均无显著差异（P=1.00）,2名评估者在诊断狭窄方面均表现出很好的一致性（k=0.828,P<0.001）。结论:1.60 ke V VMI为评价颈动脉和颅内动脉提供了较好的客观图像质量,非线性融合技术在颅内动脉的显示方面优于VMI技术;2.相比线性120 k Vp组,60 ke V VMI及非线性融合组的主观图像质量更佳,可诊断率及优异率也明显提高,但二者间差异不明显。
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