Adaptive Statistical Iterative Reconstruction–V Versus Adaptive Statistical Iterative Reconstruction: Impact on Dose Reduction and Image Quality in Body Computed Tomography

迭代重建 图像质量 医学 核医学 图像噪声 扫描仪 统计噪声 断层摄影术 放射科 图像(数学) 人工智能 统计 数学 计算机科学
作者
Marco Gatti,Filippo Marchisio,Marco Fronda,Osvaldo Rampado,Riccardo Faletti,Laura Bergamasco,R. Ropolo,Paolo Fonio
出处
期刊:Journal of Computer Assisted Tomography [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:42 (2): 191-196 被引量:27
标识
DOI:10.1097/rct.0000000000000677
摘要

Objective The aim of this study was to evaluate the impact on dose reduction and image quality of the new iterative reconstruction technique: adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR-V). Methods Fifty consecutive oncologic patients acted as case controls undergoing during their follow-up a computed tomography scan both with ASIR and ASIR-V. Each study was analyzed in a double-blinded fashion by 2 radiologists. Both quantitative and qualitative analyses of image quality were conducted. Results Computed tomography scanner radiation output was 38% (29%–45%) lower ( P < 0.0001) for the ASIR-V examinations than for the ASIR ones. The quantitative image noise was significantly lower ( P < 0.0001) for ASIR-V. Adaptive statistical iterative reconstruction–V had a higher performance for the subjective image noise ( P = 0.01 for 5 mm and P = 0.009 for 1.25 mm), the other parameters (image sharpness, diagnostic acceptability, and overall image quality) being similar ( P > 0.05). Conclusions Adaptive statistical iterative reconstruction–V is a new iterative reconstruction technique that has the potential to provide image quality equal to or greater than ASIR, with a dose reduction around 40%.
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