Subcutaneous Tissue Thickness is an Independent Predictor of Image Noise in Cardiac CT

医学 图像噪声 图像质量 噪音(视频) 对比噪声比 放射科 核医学 图像(数学) 人工智能 计算机科学
作者
Henrique Lane Staniak,Rodolfo Sharovsky,Alexandre C. Pereira,Cláudio Campi de Castro,Isabela M Benseñor,Paulo A. Lotufo,Márcio Sommer Bittencourt
出处
期刊:Arquivos Brasileiros De Cardiologia [Sociedade Brasileira de Cardiologia (SBC)]
卷期号:102 (1): 86-92 被引量:5
标识
DOI:10.5935/abc.20130215
摘要

BACKGROUND: Few data on the definition of simple robust parameters to predict image noise in cardiac computed tomography (CT) exist. OBJECTIVES: To evaluate the value of a simple measure of subcutaneous tissue as a predictor of image noise in cardiac CT. METHODS: 86 patients underwent prospective ECG-gated coronary computed tomographic angiography (CTA) and coronary calcium scoring (CAC) with 120 kV and 150 mA. The image quality was objectively measured by the image noise in the aorta in the cardiac CTA, and low noise was defined as noise < 30 HU. The chest anteroposterior diameter and lateral width, the image noise in the aorta and the skin-sternum (SS) thickness were measured as predictors of cardiac CTA noise. The association of the predictors and image noise was performed by using Pearson correlation. RESULTS: The mean radiation dose was 3.5 ± 1.5 mSv. The mean image noise in CT was 36.3 ± 8.5 HU, and the mean image noise in non-contrast scan was 17.7 ± 4.4 HU. All predictors were independently associated with cardiac CTA noise. The best predictors were SS thickness, with a correlation of 0.70 (p < 0.001), and noise in the non-contrast images, with a correlation of 0.73 (p < 0.001). When evaluating the ability to predict low image noise, the areas under the ROC curve for the non-contrast noise and for the SS thickness were 0.837 and 0.864, respectively. CONCLUSION: Both SS thickness and CAC noise are simple accurate predictors of cardiac CTA image noise. Those parameters can be incorporated in standard CT protocols to adequately adjust radiation exposure.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
千秋入画发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
Akim的应助被Qzf采纳,获得10
4秒前
handsomelin完成签到,获得积分10
5秒前
小星星发布了新的文献求助50
6秒前
风格的应助被大飞采纳,获得15
6秒前
zoe关闭了zoe的文献求助
6秒前
6秒前
动人的发布了新的文献求助10
6秒前
netus完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Patman发布了新的文献求助10
10秒前
乐乐的应助被文献来采纳,获得10
11秒前
zwlei完成签到,获得积分10
12秒前
14秒前
自然友菱完成签到,获得积分10
15秒前
修渊完成签到 ,获得积分10
16秒前
冬城眠完成签到,获得积分10
16秒前
Queenie发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
香蕉觅云的应助被结实的含之采纳,获得10
20秒前
萳芍完成签到 ,获得积分10
21秒前
北海完成签到,获得积分10
22秒前
Ava的应助被科研通管家采纳,获得10
22秒前
bkagyin的应助被科研通管家采纳,获得10
22秒前
Anonymous的应助被科研通管家采纳,获得10
22秒前
慕青的应助被科研通管家采纳,获得10
23秒前
23秒前
23秒前
顾矜的应助被科研通管家采纳,获得10
23秒前
23秒前
bkagyin的应助被科研通管家采纳,获得10
23秒前
Anonymous的应助被科研通管家采纳,获得10
23秒前
深情安青的应助被科研通管家采纳,获得10
23秒前
24秒前
充电宝的应助被科研通管家采纳,获得10
24秒前
SciGPT的应助被科研通管家采纳,获得10
24秒前
ESP32的应助被科研通管家采纳,获得40
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
Experimentelle und numerische Modellierung des dynamischen Trag- und Verformungsverhaltens von hochflexiblen Schutzsystemen gegen Steinschlag 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8148026
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9545919
关于积分的说明 21672108
捐赠科研通 7735056
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3423743
关于科研通互助平台的介绍 2548733
邀请新用户注册赠送积分活动 2466697