基于不同管电压的人工智能重建算法对胸部体模CT扫描图像质量和辐射剂量的影响研究

目的：基于成年男性仿真胸部体模(PH-N1)CT扫描，探究不同管电压结合人工智能(AI)重建(CI)算法对胸部体模CT扫描图像质量和辐射剂量的影响。方法：采用512层超高端CT分为4种管电压对体模进行扫描，分别为70 kV、80 kV、100 kV和120 kV，对不同管电压的CT扫描图像采用10%、30%、50%、70%和90%CI算法重建1 mm薄层图像，比较4组扫描的容积剂量指数(CTDIvol)和剂量-长度乘积(DLP)。测量图像主动脉、腹壁脂肪及竖棘肌的CT值、标准偏差(SD)值，由两名5年以上工作经验的高年资诊断医师独立双盲的对图像质量进行5分制评估，并行Kappa一致性检验。采用单因素方差分析比较图像目标组织的CT值、SD值差异。采用Friedman秩和检验比较组间主观图像质量的差异。结果：4种不同管电压的CTDIvol和DLP比较，差异有统计学意义(F=1855.617、3996.118,P<0.05)。在70 kV管电压下，10%、30%、50%、70%和90%CI算法重建的主动脉、腹壁脂肪及竖棘肌的CT值比较，差异均无统计学意义(P>0.05)，而SD值...