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目的探讨将高级迭代重建算法[基于模型的迭代重建(MBIR)技术和自适应统计迭代重建(ASiR)]技术用于降低腹部CT扫描剂量的可行性。方法应用宝石能谱CT(Discovery CT750HD)以不同管电流(400、350、300、250、200、180、160、140、120、100、80、60、50、40、30、20、10mA)对Fluke Biomedical RANDO标准男性模体进行扫描,管电压为均120kV,X线球管旋转时间0.60s,螺距0.984,层厚5mm,层间距5mm,矩阵512×512,DFOV 35cm。记录不同管电流扫描条件下的CT容积剂量指数(CTDIvol)和剂量长度乘积(DLP)。分别用滤过反投影重建(FBP)、50%自适应迭代重建算法(50%ASiR)及模型基础的迭代重建技术(MBIR)进行图像重建,重建层厚均为0.625mm。测量三种重建模式下图像的平均CT值、噪声及对比噪声比(CNR,腰椎与软组织的对比)。结果相同管电流条件下三种重建模式的噪声、CNR差异均有统计学意义(P均<0.05)。不同管电流(400～10mA)条件下,50%ASiR及MBIR重建算法(相对于FBP算法)使噪声分别减少(27.86%～31.46%)及(45.36%～86.37%),SNR分别提高(28.68%～31.08%)及(46.43%～84.38%)。图像能够符合诊断要求的最小管电流分别为FBP:200mA、50%ASiR:140mA及MBIR:80mA。在图像质量类似的情况下,MBIR及50%ASiR模式分别可减少59.91%及35.94%剂量。三种重建模式CT值差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论高级重建算法能够减少图像噪声及提高图像CNR,同时具有减少腹部CT扫描剂量的潜能;相对于FBP,MBIR重建算法能够减少约60%的扫描剂量。