换一批第二代冠状动脉追踪冻结技术结合深度学习图像重建算法在较高心率冠状动脉成像中的应用
Application of the second generation of snapshot freeze combined with deep learning im-age reconstruction algorithm in coronary CT angiography in patients with high heart rate
摘要目的 探索第二代冠状动脉追踪冻结(SSF2)技术,结合深度学习图像重建算法在较高心率患者冠状动脉CT血管成像(CCTA)中的应用价值.方法 回顾性纳入心率≥70 次/min行CCTA检查的患者 62 例,CT扫描管电压为 100 kV.采用双盲法对冠状动脉的图像质量进行主观评价,分为常规图像(A组)、SSF1 图像(B组)和SSF2 图像(C组).结果 三组图像质量评分和优秀率比较显示RCA、PDA、LAD、D、LCX、OM、PLB、RI差异均有统计学意义(P<0.05).冠状动脉的评分为(2.85±0.72)(A组)、(3.38±0.61)(B组)、(3.86±0.34)(C组).冠状动脉的优秀率为 15.19%(A组)、44.39%(B组)、86.42%(C组).可诊断率比较显示RCA、PDA、D、LCX、OM、PLB、RI差异有统计学意义(P<0.05),而LAD可诊断率差异无统计学意义(χ2=4.01,P=0.135).结论 采用SSF2 技术结合深度学习图像重建算法可以进一步提高较高心率患者CCTA图像质量.
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关键词
冠状动脉追踪冻结技术深度学习图像重建冠状动脉CT血管成像图像质量snapshot freezedeep learning image reconstructioncoronary CT angiographyimage quality
分类号
R541
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1004-3594.2024.10.005
发布时间
2024-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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