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目的在低辐射剂量下,评估自适应统计迭代算法(ASIR)和基于模型的迭代重建(MBIR)对上腹部图像质量的影响。资料与方法前瞻性研究行上腹部增强扫描的40例患者,按随机数字表法分为常规组和低辐射剂量组,每组20例。常规组噪声指数(NI)为10,低辐射剂量组NI为20。扫描方案:采用GSI扫描模式,管电压120 k Vp,智能毫安,间距为1.375∶1,转速为0.6 s/r,采集180 s延迟期图像,重建层厚均为0.625 mm,利用3种方式进行重建(NI 10 ASIR,NI 20 ASIR,NI 20MBIR)。测量肝脏、脾脏、胰腺、竖脊肌、肾脏的噪声(SD),并计算出相应的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。比较两组CT容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)和有效剂量(ED)。采用5分法进行图像主观评分。结果当NI为20时,辐射剂量降低约75%。40%ASIR(NI=10)、40%ASIR(NI=20)和MBIR(NI=20)组的主观评分分别为4.00±0.79、3.35±0.58、3.90±0.64,2位观察者之间的一致性较好(Kappa=0.726,P<0.05)。40%ASIR(NI=20)的主观评分低于其他两组,差异有统计学意义(P<0.05)。MBIR(NI=20)组肝脏、脾脏、胰腺、肾脏和竖脊肌的SD值分别为16.63±1.42、13.69±2.01、17.13±4.02、33.42±6.83、12.68±2.97,差异有统计学意义(P<0.05)。MBIR(NI=20)组SNR和CNR值均显著高于其他两组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论当辐射剂量降低75%,相对于权重为40%ASIR重建算法,MBIR重建算法可以进一步降低图像噪声、提高图像质量。