优化矩阵重建的可持续性四维心脏CT：在TAVR规划中实现数据存储最小化与测量精度平衡

【编辑推荐】本研究通过改良256×256矩阵重建（采用Bv44锐化内核及80%视野优化），在经导管主动脉瓣置换术（TAVR-CT）中实现数据存储减少75%，同时保持虚拟基底环（BR）测量偏差仅-2.5 mm2（vs. 512×512参考标准），设备选择一致性达95%（Kappa=0.92），为心血管影像可持续发展提供关键技术方案。

　　

Highlight

研究亮点

改良的256×256矩阵重建技术通过锐化内核和视野优化，在保证经导管主动脉瓣置换术（TAVR）规划精度的同时，显著降低四维心脏CT（4D-CT）数据存储需求，实现放射科可持续发展目标。

Results

研究结果

在75例严重主动脉狭窄患者（中位年龄85岁）中，改良256×256重建的基底环（BR）面积测量偏差仅为-2.5 mm²（95%CI: -5.2~0.3），显著优于标准256×256的4.1 mm²偏差（P=0.04）。组内相关系数（ICC）达0.996-0.997，介入放射（IR）团队与CT团队的测量一致性界限（LOA）分别为-13.0~12.2 mm²和-14.5~11.6 mm²，与团队间变异（-18.1~13.1 mm²）相当。瓣膜选择一致性高达95%，相当于Kappa系数0.92。

Discussion

讨论

该技术突破性地平衡了"数据瘦身"与临床精度需求：通过Bv44锐化内核（迭代重建强度4）补偿矩阵缩小导致的空间分辨率损失，使钙化边缘显示更清晰。相比传统方法，改良方案每年可节省约2.25 TB存储空间（按75例计算），相当于减少1.5吨二氧化碳排放——这对实现"绿色放射科"目标具有现实意义。

Conclusions

结论

这项"鱼与熊掌兼得"的重建策略，为心血管介入影像的精准诊疗与可持续发展矛盾提供了创新解决方案。未来可进一步探索人工智能（AI）辅助的动态矩阵优化技术，实现"按需分辨率"的智能成像。