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为解决儿科和新生儿胸部及腹部放射成像中图像易受噪声影响导致质量下降的问题，研究人员开展了利用基于 AI 的降噪技术（Intelligent NR，INR）补偿图像降质的研究。结果显示 INR 处理的图像质量显著高于传统处理的图像，该研究为提升儿科放射成像质量提供了新方法。
在医疗影像领域，数字放射成像（DR）自上世纪 90 年代问世以来，凭借其优于传统成像方法的图像质量和较低辐射剂量，成为儿科常见的成像方式 ，被广泛应用于肺部、腹部评估以及各类导管位置确认等。但在儿科检查中，一方面要遵循 “合理尽可能低”（ALARA）的辐射剂量原则，尤其是新生儿，他们对辐射敏感，高剂量辐射带来的风险比成人更高；另一方面，当前的医学 X 射线图像容易受到噪声干扰，主要源于有限入射剂量产生的量子噪声，这严重影响图像质量。为了在不增加入射剂量的前提下降低噪声、提高图像质量，传统降噪处理虽有应用，但它基于人为设定规则分离图像信号和噪声，存在局限性，可能会丢失原始信号 。在此背景下，基于人工智能（AI）技术的高精度降噪处理技术应运而生。
来自日本圣玛丽安娜医科大学（St. Marianna University School of Medicine）的研究人员开展了一项旨在评估基于 AI 的降噪技术（Intelligent NR，INR）对儿科和新生儿胸部及腹部放射成像质量影响的研究。研究发现，与传统降噪处理相比，INR 技术能够显著提升图像质量，这一成果为儿科放射成像质量的改善提供了新途径，论文发表在《Japanese Journal of Radiology》。
研究人员开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，从临床数据库中选取图像，研究共纳入 46 例儿科和新生儿的胸部 X 射线图像 。这些图像均来自于 2021 年 6 月 1 日至 11 月 1 日期间，在国家重症监护病房（NICU）或普通儿科病房，使用便携式数字放射成像系统（Sirius Starmobile tiara airy，HITACHI）拍摄的仰卧位胸部或胸部加腹部图像。其次，利用特定软件（Surface Dose Evaluation Code，Sdec）计算每个图像的入射表面剂量（ESD）。然后，采用视觉分级分析（Visual Grading Analysis，VGA）方法，由三位经验丰富的放射科医生对图像质量进行评分，评分范围为 1 - 4 分，以此来评估图像质量。
研究结果如下：
- 图像评估结果：通过 VGA 评分，研究人员对比了传统降噪处理和 INR 处理后的图像。结果显示，胸部成像组（Group A）的 VGA 评分范围为 3 - 4 分，腹部成像组（Group B）的 VGA 评分范围为 2 - 4 分 。INR 处理后的图像，在胸部成像组中，平均 VGA 评分比传统降噪处理的图像高出 0.217（95% CI 0.041 - 0.394）；在腹部成像组中，平均 VGA 评分比传统降噪处理的图像高出 0.286（95% CI 0.089 - 0.482） 。经 Wilcoxon 符号秩检验，两组中 INR 处理图像的评分均显著高于传统降噪处理的图像（p<0.05） 。
- 图像质量差异：对比传统降噪和 INR 处理的图像发现，INR 处理能有效改善胸部和腹部的颗粒噪声，使肺野、软组织、肠壁、骨皮质和小梁结构更加清晰。
在研究结论和讨论部分，研究表明，INR 技术能够为 0 - 50 个月的新生儿和儿科便携式放射成像提供具有诊断质量的图像，并且显著提升图像质量 。这是首次将基于 AI 的降噪技术应用于新生儿和儿科便携式放射成像的报道。尽管该研究存在样本量较小、未评估年龄和体型影响以及未考虑不同放射科医生和不同地点图像质量评估差异等局限性，但依然为后续研究提供了重要参考。未来研究可以进一步扩大样本量，深入探讨不同因素对图像质量的影响，以更全面地评估 INR 技术在儿科放射成像中的应用价值。这一研究成果为儿科放射成像领域带来了新的思路和方法，有望推动该领域的技术进步，提高儿科疾病的诊断准确性。
