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摘要第一部分全模型迭代重建算法（IMR）的Catphan模体研究<br>　　目的：评价全模型迭代重建算法（knowledge based iterative model reconstruction，IMR）对CT客观图像质量的影响，探讨IMR降低扫描剂量的潜力。<br>　　资料与方法：采用飞利浦微平板3D iCT，在管电压120kV条件下，分别采用11/20/30/40/50/60/70/80/90/100/200/300/400/500mAs的管电流扫描 Catphan600模体，原始数据分别使用 FBP和 iDose4（Standard(B)）/IMR2（Routine、Soft和SharpPlus）重建,记录并比较扫描剂量及图像的CT值测量准确性、空间分辨率、密度分辨率、图像均匀性和噪声。<br>　　结果：①. IMR迭代重建可提高水及低密度物质的｜CT值｜（P<0.05），对高密度物质的CT值无影响（P>0.05）；②. FBP和iDose4（Standard(B)）、IMR2（Routine、Soft和SharpPlus）重建图像的空间分辨率分别为6.48±0.60、6.51±0.46、8.29±0.38、7.16±0.32、9.49±0.37 lp/cm，总体差异有统计学意义（P<0.05），IMR（SharpPlus）的空间分辨率最高；③.图像对比度分别为0.70±0.44、0.50±0.31、0.33±0.17、0.18±0.10、1.20±0.48％，整体差异有统计学意义（P<0.05），IMR（Soft）的密度分辨率最高；④. SD值分别为8.29±4.91、5.87±3.34、3.70±1.24、2.11±0.78、14.71±5.13Hu，整体差异有统计学意义（P<0.05），IMR（Soft）的噪声最低；⑤.图像均匀性分别为2.80±1.36、2.73±1.24、2.21±0.90、2.20±0.78、2.01±1.08Hu，差异无统计学意义（P>0.05）；⑥.低剂量CT（LDCT）联合IMR的空间分辨率和密度分辨率分别为8.0 lp/cm@10%MTF、0.21%@5mm@2.2mGy，极低剂量 CT（ULDCT）联合 IMR的空间分辨率和密度分辨率分别为7.6 lp/cm@10%MTF、0.50%@5mm@0.8mGy。<br>　　结论：相对于FBP及iDose4重建，IMR（Soft）迭代重建算法可以显著降低噪声、提高密度分辨率，IMR（SharpPlus）可以明显提高空间分辨率；LDCT和ULDCT联合IMR可用于胸部CT肺癌筛查。<br>　　第二部分极低剂量CT联合IMR评价胸部解剖结构及病变显示能力的临床研究<br>　　目的：评价ULDCT联合IMR迭代重建显示胸部解剖结构及病变的能力。<br>　　资料与方法：收集胸部CT平扫的门诊或住院病人40例。同时行低剂量（120Kv，30mAs）和极低剂量（120Kv，10mAs）扫描，原始数据行iDose4和IMR2重建，并分别用相应的重建参数重建肺窗和纵隔窗，共得到八组图像：LD-iDose(L)/(M)组，LD-IMR(L)/(M)组，ULD-iDose(L)/(M)组和 ULD-IMR(L)/(M)组。记录各组的有效剂量、图像噪声及病变显示数目，按1-3分主观评分法评价外周支气管血管束、纵隔和胸壁正常解剖结构的显示质量。<br>　　结果：①. ULDCT组的有效剂量为0.37±0.03mSv，较LDCT组（1.07±0.09mSv）降低了65.42%（P<0.05）；②. IMR重建的SD值明显低于iDose重建（P<0.008）；③.外周支气管血管束的图像质量主观评分，LD-iDose(L)，LD-IMR(L)，ULD-IMR(L)三组间的差异均无统计学差异（P>0.008），ULD-iDose(L)与前三组的差异均有统计学意义（P<0.008）；④.纵隔、胸部解剖结构的图像质量主观评分，LD-iDose(M)，LD-IMR(M)，ULD-IMR(M)三组间的差异均无统计学差异（P>0.008），ULD-iDose(M)与前三组的差异均有统计学意义（P<0.008）；⑤. ULD-IMR与LD-iDose，LD-IMR显示肺部、纵隔、胸膜等病变的能力相同，ULD-iDose则有4个磨玻璃结节和4个肺大泡漏检。<br>　　结论：IMR迭代算法可以显著降低噪声，在极低剂量胸部CT平扫中获得满足临床疾病诊断需求的图像。