虚拟单能成像联合去金属伪影技术用于改善颅内动脉瘤经弹簧圈栓塞后CT血管造影图像质量
前瞻性研究44例颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后CTA，比较不同虚拟单能级（40～140 keV）和深度学习重建算法（ASIR-V50%、DLIR-M、DLIR-H）联合去金属伪影技术的图像质量。结果显示80 keV联合高强度深度学习重建（VMIDLIR-H）及去金属伪影技术图像质量最佳，能准确检出动脉瘤残留、破裂出血、载瘤动脉狭窄等并发症，且测量值与DSA更接近。
要点
- 颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后CTA推荐使用80 keV虚拟单能成像联合高强度深度学习重建和去金属伪影技术
- 去金属伪影技术是检出动脉瘤残留、破裂出血、载瘤动脉狭窄等并发症的必要条件
- 使用去金属伪影技术测量动脉瘤颈长度和载瘤动脉直径比常规图像更准确
核心结论
- 80 keV虚拟单能成像联合高强度深度学习重建（VMIDLIR-H）和去金属伪影技术能显著改善颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后CTA图像质量
- 去金属伪影图像能准确检出动脉瘤残留、破裂出血、载瘤动脉狭窄或闭塞等并发症，与DSA结果完全相符
- 去金属伪影图像测量的动脉瘤颈长度和载瘤动脉直径与DSA测值差值更小
研究设计与样本
- 前瞻性研究，纳入44例拟接受金属弹簧圈栓塞的颅内动脉瘤患者
- CTA图像分别采用ASIR-V 50%、中等强度DLIR（DLIR-M）和高强度DLIR（DLIR-H）算法重建
- 生成40～140 keV（间隔20 keV）单能级图像，共获得6组去金属伪影和非去金属伪影图像
- 以DSA所见为参考标准，比较不同重建算法和能级的图像质量及并发症检出效能
诊断标准与关键数值
- 80 keV能级的虚拟单能成像整体主客观评分均最佳
- 高强度深度学习重建（VMIDLIR-H）算法的整体主客观评分均最佳
- 去金属伪影图像检出2例动脉瘤残留、4例动脉瘤破裂或出血、10例载瘤动脉狭窄或闭塞，均与DSA相符
- 非去金属伪影图像均未检出上述并发症
临床应用与阅片要点
- 颅内动脉瘤弹簧圈栓塞后CTA随访应常规使用80 keV虚拟单能成像联合高强度深度学习重建
- 必须开启去金属伪影技术才能有效评估动脉瘤残留、破裂出血和载瘤动脉狭窄等并发症
- 使用去金属伪影图像进行动脉瘤颈和载瘤动脉测量可提高准确性
原文图文
目的 观察基于深度学习图像重建（DLIR）算法的虚拟单能成像（VMI）（VMIDLIR）联合去金属伪影（MAR）技术改善颅内动脉瘤（ICA）经弹簧圈栓塞后CT血管造影（CTA）图像质量的价值。方法 前瞻性纳入44例拟接受金属弹簧圈栓塞的ICA，完成CTA后分别以50%强度自适应统计迭代重建（ASIR-V50%）、中等强度DLIR（DLIR-M）及高强度DLIR（DLIR-H）算法进行重建，共获得6组MAR和非MAR图像，并于工作站生成40～140 keV（间隔20 keV）单能级图像VMIASIR-V50%、VMIDLIR-M及VMIDLIR-H。比较各组图像主、客观图像质量评价结果，筛选最佳能级及最佳算法；以数字减影血管造影（DSA）所见为参考，观察基于不同图像检出并发症效能，以及所测动脉瘤颈长度和双侧载瘤动脉直径与DSA测值的差值。结果 80 keV及VMIDLIR-H的整体主、客观评分均最佳（P均＜0.05）。MAR图像均显示2例动脉瘤残留、4例动脉瘤破裂或出血、10例载瘤动脉狭窄或闭塞且均与DSA相符，而非MAR图像均未检出并发症。相比非MAR，基于MAR图像所测动脉瘤颈长度及双侧载瘤动脉直径均与DSA测值的差值更小（P均＜0.05）。结论 VMIDLIR、尤其80keV VMIDLIR-H联合MAR能显著改善ICA经弹簧圈栓塞后CTA图像质量。
引用
- www.cjiit.com：虚拟单能成像联合去金属伪影技术用于改善颅内动脉瘤经弹簧圈栓塞后CT血管造影图像质量
供执业医师工作参考，不替代临床判断；数值与分级以指南原文为准。