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计算机断层扫描 (CT) 成像具有广泛的诊断应用，是许多临床适应症的成像黄金标准。然而，与其他方法相比，CT 成像会使患者暴露于更高剂量的辐射。它会增加所有患者的癌症风险，尤其是那些定期接受筛查的高风险类别患者，例如儿科、肥胖或肿瘤患者。虽然存在低剂量和无剂量成像技术和模式，但通常必须在患者剂量暴露、临床效用和成本之间做出妥协。在 CT 中，诊断图像质量、临床效用和辐射剂量暴露之间存在直接相关性。低剂量程序会产生更多噪声图像，这会影响临床效用、放射科医生的工作效率和患者护理。相反，随着剂量的增加，图像质量往往会提高，使细微的病变更加明显——这最终有利于放射科医生的诊断信心。可以根据患者和程序要求优化 CT 成像协议以调整剂量，但这个过程复杂而繁琐，导致工作流程效率低下和运营成本增加。此外，旧型号的 CT 扫描仪需要更高的剂量才能产生清晰的图像。然而，由于相关的资本成本高昂，升级这些设备往往遥不可及。因此，旧设备通常仅限于常规病例，导致工作量平衡效率低下，高风险患者的等待时间增加。那么，医疗服务提供者如何在预算紧张的情况下平衡高质量、精确成像的需求，以及降低患者辐射暴露风险的需求呢？最近，基于人工智能的新型深度学习重建 (DLR) 和后处理技术已经面世。这些方法可以以最低可达到的剂量持续改善所有患者和所有程序的诊断图像质量——远远超出了当前重建技术所能达到的范围。这为成像组织优化 CT 成像程序提供了巨大的潜力。2. CT 成像的连锁影响
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