《现代仪器与医疗》杂志2026年第32卷第2期优秀文章速递

1.基于隐式神经表示的能谱 CT 重建与物质分解方法研究

夏颖贤^a,b，周浩^a,b，邓一凡^a,b ，王志磊^a,b，陈志强^a,b ，高河伟^a,b*

（清华大学 a.工程物理系；b.粒子技术与辐射成像教育部重点实验室，北京 100084）

【摘要】 目的 解决能谱CT传统重建方法依赖离散体素网格、计算复杂度高，且在低剂量与欠采样条件下重建质量下降、物质分解精度不足的技术难题。方法 提出一种基于隐式神经表示（INR）的能谱CT重建与物质分解方法。该方法采用多分辨率哈希编码将空间坐标映射为高维特征，并通过轻量级多层感知机（MLP）解码输出基物质密度，将重建过程转化为最小化投影一致性损失的非线性优化问题。结果 基于快速千伏切换仿真数据与双层平板探测器实际数据完成性能验证，与传统的投影域物质分解结合滤波反投影（FBP）的两步法相比，该方法有效提升了图像的信噪比与物质分解精度，并在稀疏视图条件下展现出更强的鲁棒性。结论 本方法可为新一代能谱CT技术的低剂量临床应用提供新的算法路径与理论依据。

【关键词】 隐式神经表示；能谱 CT；物质分解；图像重建

基金项目： 国家重点研发计划“诊疗装备与生物医用材料”重点专项（2024YFC2417500）

第一作者： 夏颖贤，男，博士研究生，助理研究员，研究方向：CT成像技术及应用

通信作者： 高河伟，男，博士研究生，教授，研究方向：CT成像技术及应用

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2.自动管电流调制技术联合深度学习重建算法应用于儿童头部CT图像质量及辐射剂量研究

陈锡建^1a,b，孙艳^1a,b，周杰²，王海平^1a,b，宁刚^{1a,b *}

（1.四川大学 a.华西第二医院放射科；b.出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室，成都 610041；2.东软医疗系统股份有限公司，大连 110167）

【摘 要】 目的 评估自动管电流调制（ATCM）技术联合深度学习重建算法ClearInfinity的低剂量方案在儿童头部CT平扫中的辐射剂量降低效果及其对图像质量的影响。方法 回顾性分析行头部CT平扫检查的160例患儿影像数据，按扫描方案分为两组：A组（n=80）采用ATCM技术联合ClearInfinity算法重建的低剂量方案；B组（n=80）采用固定参数联合迭代重建的常规剂量方案。每组患儿按年龄分为4个亚组。采用容积CT剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）、有效剂量（ED）等指标对两组辐射暴露水平进行比较。图像质量评价包括客观和主观两个方面。客观评价在4个层面选取面积约为20 mm²的圆形感兴趣区，计算各区域的信噪比（SNR）与对比噪声比（CNR）。主观评价由2位医师采用盲法对整体图像质量、解剖细节显示度、后颅窝伪影控制进行评分。统计分析使用SPSS 26.0软件完成，对辐射剂量和图像客观评价指标，采用双因素方差分析进行组间比较；对图像主观评价指标采用 Mann-Whitney U检验评估差异，采用组内相关系数（ICC）分析一致性。结果 两组基线资料比较差异无统计学意义（P＞0.05）。CTDI_vol、DLP和ED等辐射剂量指标，不同区域的SNR、CNR等图像客观评价指标，均有显著性差异水平（P＜0.05），A组的辐射剂量都显著低于B组。主观评价结果表明，A组的整体图像质量较B组有提升（P＜0.001），后颅窝伪影有优化（P＜0.001），且两名医师评价一致性优（ICC=0.891～0.923，P＜0.001）。结论 ATCM技术联合深度学习重建算法ClearInfinity可显著降低儿童头部CT辐射剂量。尽管客观评价提示高年龄段图像质量略有下降，但主观评价显示图像质量提升，整体实现了剂量与图像质量的协同优化，有望为儿童头部低剂量 CT扫描提供新范式。

【关键词】 计算机断层扫描；儿童；深度学习重建算法；自动管电流调制；辐射剂量；图像质量；低剂量扫描

基金项目： 国家重点研发计划（2024YFC2419303）

第一作者： 陈锡建，男，本科，主管技师，研究方向：妇儿医学影像技术

通信作者： 宁刚，男，硕士研究生，主任医师，研究方向：妇儿医学影像技术