摘要目的 探讨高速率生理盐水联合高强度深度学习重建(High-Strength Deep Learning Image Reconstruction,DLIR-H)算法对"三低"(低管电压、低对比剂用量、低对比剂注射速率)头颈部CT血管造影(CT Angiography,CTA)图像质量的影响.方法 前瞻性收集于我院行头颈部CTA检查的90例患者,随机分为A、B、C组,每组各30例.A组以4.5 mL/s的速率注射50 mL对比剂,以3.0 mL/s的速率注射40 mL生理盐水,采用120 kVp,使用60%自适应迭代重建(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V,ASIR-V)算法重建;B组以3.0 mL/s的速率注射30 mL对比剂,以3.0 mL/s的速率注射40 mL生理盐水,采用80 kVp,使用60%ASIR-V算法重建;C组以3.0 mL/s的速率注射30 mL对比剂,以5.0 mL/s的速率注射40 mL生理盐水,采用80 kVp,使用DLIR-H算法重建.比较3组图像间的CT值、图像噪声(Standard Deviation,SD)、信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)、对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR)、CT容积剂量指数(CT Dose Index Volume,CTDIvol)及CT剂量长度乘积,比较3组图像质量的主观评分.结果 3组图像的CT值、SD值、SNR及CNR的差异均具有统计学意义(P<0.001).C组在上腔静脉处CT值低于A、B组,其余各目标血管CT值、SNR及CNR均高于A、B组.C组各目标血管SD值小于B组,差异具有统计学意义(P<0.05);C组与A组的SD值差异无统计学意义(P>0.05).C组CTDIvol、有效辐射剂量、对比剂用量较A组分别降低了55%、54%、40%.3组图像的主观评分差异具有统计学意义(P<0.001),C组与A组的差异无统计学意义(P>0.05).结论 在"三低"技术下高速率生理盐水联合DLIR-H算法在头颈部CTA中的应用不仅能获得与常规剂量相当的图像质量,还可以使辐射剂量、对比剂用量和对比剂注射速率均明显减少.