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第一部分 深度学习图像重建算法在冠状动脉CT血管成像图像质量和诊断准确性的研究背景与目的冠状动脉CT血管成像（coronary CT angiography,CCTA）对心血管不良事件有较高的预测价值,已成为监测冠状动脉粥样硬化斑块进展的临床常规影像学检查方法。影像诊断的准确性依赖于优质的图像质量,采用迭代重建（iterative reconstruction,IR）算法进行图像重建获得的图像质量优于滤波反投影算法,但高权重IR算法降噪可能改变图像的噪声幅度和纹理特征,重建速度也随之减慢。近年来人工智能已初步应用于心血管影像并显示出改善CT图像重建的潜力,本研究旨在探讨不同级别深度学习图像重建算法（deep learning image reconstruction,DLIR,TrueFidelity）对CCTA图像质量和诊断准确性的影响,并与自适应统计迭代重建算法（adaptive statistical iterative reconstruction-V,ASIR-V）进行比较,确定适合CCTA检查的最佳DLIR级别。材料与方法前瞻性纳入在GE Revolution CT上进行CCTA检查的65例确诊或疑似冠心病患者。采用50%权重ASIR-V以及低、中、高级别DLIR（DLIR-L、DLIR-M和DLIR-H）分别重建原始图像。测量主动脉根部及各冠状动脉的CT值及噪声值并计算各部位信噪比（signal noise ratio,SNR）及对比噪声比（contrast noise ratio,CNR）。图像质量主观评价由2名放射科医生以5分Likert分级法进行评定。有创冠状动脉造影作为参考标准比较几种重建技术在识别冠状动脉梗阻性病变诊断准确性上的差异。结果较高的DL算法级别与图像噪声的降低相关。DLIR-H组的图像噪声相比ASIR-V 50%组显著下降,在主动脉根部（AR）、左冠状动脉（LMA）、左前降支（LAD）、左回旋支（LCX）和右冠状动脉（RCA）的图像噪声分别降低37.4%、15.2%、12.2%、10.1%和 16.4%（P值均＜0.001）。三组DL算法的SNR明显高于ASIR-V50%（P值均＜0.05）,与SNR相似,DLIR重建级别的增加与CNR的增加有关。与ASIR-V 50%组相比,DLIR-H组在LMA、LAD、LCX和RCA的CNR分别提高了 23.8%,15.7%,13.9%和 21.6%（P值均＜0.001）。DLIR-H和DLIR-M组在三支冠状动脉主观图像质量评分相比ASIR-V 50%组均明显提升（P值均＜0.001）,而DLIR-L与ASIR-V 50%相比在LCX无显著差异（3.53±0.74vs 3.33±0.61,P=0.101）。基于患者的分析显示,DLIR-H和DLIR-M可以显著改善图像质量,但主观评分在ASIR-V组和DLIR-L组两组比较差异无显著性（t=-1.871,P=0.083）。两名观察者的一致性较好（kappa=0.795,P＜0.001）。三组DLIR与ASIR-V组在识别冠状动脉梗阻性病变时没有显著差异（P值均＞0.05）。结论与ASIR-V相比,三个级别的DLIR都可以改善CCTA整体图像质量并且不影响对管腔狭窄评价的诊断准确性,DLIR-H在改善图像质量上的效果最显著。第二部分 深度学习图像重建算法在个性化低剂量冠状动脉CT成像的应用研究背景与目的CCTA对冠状动脉疾病（coronary artery disease,CAD）诊断准确率高,临床应用广泛,然而,较高的辐射暴露仍然是目前临床应用受限的主要原因。根据辐射防护最优化原则,CCTA检查时在保证图像质量、达到诊断要求的同时又能降低辐射剂量是大势所趋。采用较低的管电压是降低辐射剂量的有效途径,然而获得优质图像质量和减少扫描辐射剂量是一个矛盾对立的过程,减少辐射剂量往往以牺牲图像质量为代价。本部分研究针对不同BMI范围选择个体化低剂量扫描方案,探讨DLIR算法结合低剂量成像行CCTA检查的可行性。材料与方法纳入120名有临床指征接受CCTA的患者并随机分为常规剂量组和低剂量组。常规剂量组在BMI＜28 kg/m2时管电压选择100kVp;BMI≥28 kg/m2时120kVp;低剂量组在BMI＜28kg/m2时管电压选择80kVp;BMI≥28kg/m2时100kVp;对比剂方案根据体重进行计算。计算信噪比、对比噪声比和图像灵敏度（figure of merit,FOM）。主观图像质量评价由两位有2年以上工作经验的放射科医生按Likert 5分类法进行。结果客观图像质量评价:在BMI≥28kg/m2时,低剂量DLIR-H组得到的AR平均衰减值明显高于常规剂量ASIR-V 50%组。DLIR-H组在AR、RCA、LMA、LAD和LCX的图像噪声相比ASIR-V 50%分别降低37.2%、42.5%、31.6%、35.1%和40.1%（P值均＜0.001）。由于SNR与图像噪声呈负相关,因此在DL算法级别的增加和SNR之间观察到正相关。与SNR类似,DLIR-H组在各测量部位的CNR分别增加,并且DLIR-H组的FOM显著高于ASIR-V50%组（P＜0.001）;在BMI＜28 kg/m2时,低剂量DLIR-H组在主动脉根部平均衰减值显著高于常规剂量ASIR-V 50%组,噪声值低于常规剂量ASIR-V 50%组但差异不显著,两组在冠状动脉的噪声值均无显著差异。由于低kV扫描方案衰减值提升明显,DLIR-H组的SNR和CNR在各部位均高于ASIR-V 50%组,DLIR-H组的FOM优于ASIR-V50%组,差异均有统计学意义。主观图像质量评价:在BMI≥28kg/m2时低剂量DLIR-H组得分（4（4-5））高于常规剂量组（4（34））（P＜0.001）,在基于冠状动脉的分析有同样的趋势,但在LCX差异无统计学意义。在BMI＜28kg/m2时,主观图像质量评分在ASIR-V 50%组（4（3.75-4））与DLIR-H组（4（4-4））相仿（P=0.425）。但在RCA则DLIR-H组（4（4-5））优于ASIR-V50%组得分（4（3-4））（P=0.009）。阅片者间的一致性较好,Kappa值分别为0.734（P＜0.05）和 0.813（P＜0.05）。低剂量DLIR-H组的CTDIvo1、DLP、ED明显低于ASIR-V50%组,有效辐射剂量在BMI＜28 kg/m2和BMI≥28kg/m2时分别下降了约38%和29%,差异均有统计学意义。结论个体化低剂量CCTA扫描方案结合DLIR-H可以大幅降低扫描辐射剂量,达到甚至优于常规剂量扫描方案下图像质量。