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基于深度学习图像重建的低能量虚拟单色 CT 改善内漏的勾画。

Low energy virtual monochromatic CT with deep learning image reconstruction to improve delineation of endoleaks.

机构信息

Department of Radiology, Mie University Hospital, 2-174 Edobashi, Tsu, Mie 514-8507, Japan.

Department of Radiology, Mie University Hospital, 2-174 Edobashi, Tsu, Mie 514-8507, Japan.

出版信息

Clin Radiol. 2024 Oct;79(10):e1260-e1267. doi: 10.1016/j.crad.2024.07.002. Epub 2024 Jul 9.

DOI:10.1016/j.crad.2024.07.002
PMID:39079807
Abstract

AIM

This study aimed to investigate the utility of low-energy virtual monochromatic imaging (VMI) combined with deep-learning image reconstruction (DLIR) in improving the delineation of endoleaks (ELs) after endovascular aortic repair (EVAR) in contrast-enhanced dual-energy CT (DECT).

METHODS

A total of 61 consecutive patients (mean age, 77 years; 46 men) after EVAR who underwent contrast-enhanced DECT were enrolled. Virtual monochromatic 40- and 70-keV images were reconstructed using DLIR (TrueFidelity-H) and conventional hybrid iterative reconstruction (IR). Contrast-to-noise ratio (CNR) of the EL on the venous-phase CT was calculated. Four different reconstructed image series (hybrid IR and DLIR at two energy levels, 40- and 70-keV) were displayed side-by-side and visually assessed for EL conspicuity on a 5-point comparative scale from 0 (best) to -4 (significantly inferior). Two experienced radiologists independently conducted a qualitative evaluation of the CT images.

RESULTS

A total of 30 out of 61 patients presented with an EL. On both 40- and 70-keV images, the CNR of the EL was significantly higher in DLIR than in hybrid IR (40-keV, 14.5 ± 7.3 vs 8.6 ± 4.2, P<0.001; 70-keV, 8.7 ± 4.5 vs 5.5 ± 2.6, P<0.001). The comparative scale of EL conspicuity in the 40-keV DLIR images (Observer1, -0.2 ± 0.4; Observer2, 0.0 ± 0.0) was significantly higher than 40-keV hybrid IR (Observer1, -0.5 ± 0.5; Observer2, -1.0 ± 0.0; P<0.05), 70-keV DLIR (Observer1, -1.8 ± 0.4; Observer2, -2.0 ± 0.0; P<0.001) and 70-keV hybrid IR images (Observer1, -1.8 ± 0.4; Observer2, -2.4 ± 0.5; P<0.001), respectively.

CONCLUSIONS

Using 40-keV VMI in combination with DLIR improves EL delineation after EVAR compared with the 70-keV VMI with hybrid IR or DLIR.

摘要

目的

本研究旨在探讨低能量虚拟单色成像(VMI)联合深度学习图像重建(DLIR)在增强对比双能 CT(DECT)后血管内修复(EVAR)后内漏(EL)描绘中的应用价值。

方法

共纳入 61 例 EVAR 后行增强 DECT 的连续患者(平均年龄 77 岁;46 例男性)。使用 DLIR(TrueFidelity-H)和常规混合迭代重建(IR)对虚拟单色 40keV 和 70keV 图像进行重建。计算静脉期 CT 上 EL 的对比噪声比(CNR)。并排显示四种不同的重建图像系列(两种能量水平的混合 IR 和 DLIR,40keV 和 70keV),并使用 0(最佳)至-4(明显较差)的 5 分比较量表对 EL 显影进行视觉评估。两位有经验的放射科医生独立对 CT 图像进行了定性评估。

结果

共有 30 例患者存在 EL。在 40keV 和 70keV 图像上,EL 的 CNR 在 DLIR 中均明显高于混合 IR(40keV,14.5±7.3 比 8.6±4.2,P<0.001;70keV,8.7±4.5 比 5.5±2.6,P<0.001)。40keV DLIR 图像中 EL 显影的比较量表(观察者 1,-0.2±0.4;观察者 2,0.0±0.0)明显高于 40keV 混合 IR(观察者 1,-0.5±0.5;观察者 2,-1.0±0.0;P<0.05)、70keV DLIR(观察者 1,-1.8±0.4;观察者 2,-2.0±0.0;P<0.001)和 70keV 混合 IR 图像(观察者 1,-1.8±0.4;观察者 2,-2.4±0.5;P<0.001)。

结论

与 70keV VMI 联合混合 IR 或 DLIR 相比,使用 40keV VMI 联合 DLIR 可改善 EVAR 后 EL 的描绘。

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