Transformer 赋能 2048 矩阵 CT 成像：低剂量与超低剂量下的图像质量革新

为比较不同扫描协议下标准 512 矩阵、标准 1024 矩阵及 Swin2SR-based 2048 矩阵体模图像质量，研究人员用 Catphan 600 体模扫描，经多种重建方法得到不同矩阵图像。结果显示 Swin2SR-2048 图像空间分辨率更高、噪声更低，该研究为 CT 成像技术发展提供重要参考。

　　目的：比较不同扫描协议下标准 512 矩阵、标准 1024 矩阵以及基于 Swin2SR（Swin2SR-2048）的 2048 矩阵体模图像的质量。材料和方法：使用多排探测器 CT 扫描仪，在两种协议下对 Catphan 600 体模进行扫描，120 kV/100 mA（CT 剂量指数体积 = 3.4 mGy）模拟低剂量 CT，70 kV/40 mA（0.27 mGy）模拟超低剂量 CT。原始数据通过滤波反投影（FBP）、40% 强度自适应统计迭代重建（ASIR-V）和高强度深度学习图像重建（DLIR-H）这三种方法重建为标准 512 矩阵图像。利用 Swin2SR 超分辨率模型生成 2048 矩阵图像（Swin2SR-2048），同时使用超分辨率卷积神经网络（SRCNN）模型生成 2048 矩阵图像（SRCNN-2048），比较这两个模型生成的 2048 矩阵图像的质量。通过 ImQuest 软件（v7.2.0.0，杜克大学），基于线对清晰度、基于任务的传递函数（TTF）、图像噪声和噪声功率谱（NPS）对图像质量进行评估。结果：在等效辐射剂量和重建方法下，Swin2SR-2048 图像比标准 512 和标准 1024 图像识别出更多的线对。除 0.27 mGy/DLIR-H/ 标准内核序列外，特氟龙的 TTF-50% 在超分辨率处理后有所增加。标准 512、1024 和 Swin2SR-2048 图像之间的 TTF-50% 存在统计学显著差异（所有 p＜0.05）。与标准 512 和 1024 矩阵图像相比，Swin2SR-2048 图像表现出更低的图像噪声和 NPS_peak，在所有三种矩阵类型中均观察到显著差异（所有 p＜0.05）。Swin2SR-2048 图像也比 SRCNN-2048 图像质量更优，在图像噪声（p＜0.001）、NPS_peak（p＜0.05）和特氟龙的 TTF-50%（p＜0.05）方面存在显著差异。结论：与标准 512 和 1024 矩阵图像相比，Transformer 增强的 2048 矩阵 CT 图像提高了空间分辨率并降低了图像噪声。