光子与材料相互作用的总速率（衰减系数值）取决于与光电效应和康普顿散射相关的各个速率。在用于诊断成像的能级上，一般的关系是光电效应的概率与（ Z / E ）3成正比，其中 Z 是原子数， E 是光子的能量。另一方面，康普顿散射的概率基本上与 Z 无关。康普顿散射的概率对于不同的能量通常是恒定的，尽管它在较高的能量下会缓慢降低（5）。

金属的原子序数比软组织的原子序数大。因为对于给定的X射线能量，光电效应的概率与原子序数的立方成正比，所以金属硬件中的吸收相对于周围软组织中的吸收被放大。X射线束穿过金属硬件后，会显着衰减，并且光子数量不足，无法到达检测器。这种现象称为光子饥饿。其结果是，具有大的统计误差的投影数据获得（6，7）。这样的数据会导致细的亮和暗条纹，这些条纹优先沿着最大衰减方向出现，从而在重建图像上产生严重的条纹（图2）。

图2a。 一名 接受脊柱侧弯脊柱融合手术的71岁女性的轴向 （a） 和冠状 （b） 重新格式化的CT图像（软组织窗口）显示椎弓根螺钉（钛制）的明暗条纹棒（由钴铬合金制成）模糊了相邻组织的描绘。

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图2b。 一名 接受脊柱侧弯脊柱融合手术的71岁女性的轴向 （a） 和冠状 （b） 重新格式化的CT图像（软组织窗口）显示椎弓根螺钉（钛制）的明暗条纹棒（由钴铬合金制成）模糊了相邻组织的描绘。

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常规CT利用具有能量范围的光子组成的多色X射线束的，具有表示为峰值电压（千伏峰）最大能量（7，8）。射线束硬化的效果来自x射线多色性（7）。当穿过材料时，多色x射线束的低能光子优先被衰减，而高能光子不那么容易衰减。这种差异导致X射线束的平均能量增加（图3）。当光束穿过具有高原子序数的材料（例如骨骼或金属）时，效果更加明显。该发现主要是由于光电效应，其中光电效应的概率与（ Z / E ）3成正比。与原子序数较低的材料（例如水）相比，原子序数较高的材料在较低能量下会显着衰减光子。对于高能光子，光电效应的可能性迅速降低，并且衰减不如低能光子那么容易。

图3.图显示了常规多色CT的光束硬化效果。当多色x射线束穿过金属时，低能x射线光子会被优先吸收，而高能x光子不会那么容易衰减。这种差异导致X射线束的能谱向更高的能量移动。

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束硬化的作用导致X射线束的能谱向更高的能量移动（即，X射线束变得“更硬”）（图3）（7）。如果来自不同投影角度的不同投影穿过不同的材料厚度，则在不同的投影中，向更高能量的这种移动是不同的。这种差异会导致数据获取不一致，从而导致获得有关扫描对象的信息不一致，从而导致重建图像上金属结构附近出现暗条纹。

简单和常规的方法来光子饥饿包括使用 （a）中 更高的管中毫安秒电荷（管电流时间积[mAs的设置]），以允许光子的足够数目的穿过金属硬件和 （b）中 一个较高的峰值电压（设置为kVp），以使足够的光子能量通过金属硬件。然而，这些简单的参数的调整可以仅降低金属伪影到较小程度（3，9）。此外，调整会导致对患者的辐射剂量更高（7）。为了在不增加辐射剂量的情况下减少伪影，CT供应商已经引入了几种处理投影数据的MAR算法（基于投影的MAR算法）。当前，以下基于投影的MAR算法是可商购的： （a） 单能MAR（SEMAR；日本大田原市东芝医疗系统公司）（10）； （b） 骨科植入物的MAR（O-MAR； Philips Healthcare，Best，荷兰）（11）； （c） 迭代MAR（iMAR；德国福希海姆的Siemens Healthineers）（12）; 和 （d） 智能MAR（智能MAR; GE Healthcare公司，威斯康星州密尔沃基）（13）。

基于投影的MAR算法的基本概念是检测和分割与金属植入物相对应的损坏的投影数据，然后通过将其替换为校正值的估计值来修改损坏的数据。该算法的第一步，即金属的检测和分割，是通过投影数据（基于投影的金属分割）或重建图像（基于图像的金属分割）来执行的。基于投影的金属分割方法涉及到投影数据中金属的直接分割（14 – 19）。对于基于图像的金属分割方法中，金属区域在重建图像分割并且被向前投影本地化已污染由金属（投影数据2，20 - 23）。当前市售的MAR算法（10 – 13）都使用基于图像的金属分割方法。图4说明了使用基于图像的金属分割方法的典型基于投影的MAR算法的基础，可以通过以下四个步骤进行总结：

图4.图示显示了基于投影的MAR算法的理论基础。

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图5a。70岁女性全肘关节置换术后的冠状动脉造影材料增强的重新格式化CT图像（骨窗）：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，MAR算法大大降低了图中 a 所示的亮带和暗带 是由钴铬合金制成的金属装置引起的。

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图5b。70岁女性全肘关节置换术后的冠状动脉造影材料增强的重新格式化CT图像（骨窗）：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，MAR算法大大降低了图中 a 所示的亮带和暗带 是由钴铬合金制成的金属装置引起的。

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校正处理可以迭代地执行，直到在一些MAR算法（达到收敛11，12）。多个迭代过程旨在减少剩余的错误分类，从而提高每个步骤的MAR质量。

使用基于图像的金属分割方法的基于投影的MAR算法的技术特征包括： （a） 在投影空间上执行校正过程，从而导致图像与未校正的图像一致； （b） 原始的未校正图像通常包含严重的伪影，这可能使准确的金属分割变得困难；和 （c）中 丢弃金属破坏的数据导致的信息损失，其可能不与内插来完全恢复

（2，6，24，25）。

基于投影的MAR算法的临床特征包括： （a） 无需增加辐射剂量； （b） MAR算法可以追溯应用，放射科医生可以在查看扫描图像后决定是否应用该算法；和 （c）中 虽然MAR算法降低原有条纹伪影，这些算法可能引入新工件到图像

（19，24 - 35）。稍后将在“解释陷阱”部分中讨论使用基于投影的MAR算法来开发新工件的详细信息。

从理论上讲，以较高的管电压（即，由较高能的光子组成的X射线束）进行扫描会导致束硬化的发音不明显，因为较低能量的X射线量子的相对贡献主要导致束硬化程度较低（3）。但是，如果不更改其他扫描参数（例如，关闭自动曝光控制算法并固定有效mAs设置），简单地增加管电压将导致对患者的更高辐射剂量。

当前的CT系统具有多个内置功能，可最大程度地减少射束硬化，例如使用过滤，校准校正和射束硬化校正软件（7）。最近，由双能CT产生的单色图像已被广泛引入商用CT系统，以减少束硬化的影响，其辐射剂量与传统的单能CT相似（36 – 41）。市场上有多种不同的双能CT系统，它们基于单源或双源CT扫描仪（图6）。双源CT扫描仪具有两个X射线管，分别产生低能和高能X射线，并具有两个探测器链，分别捕获低能和高能谱（SOMATOM Definition DS，Definition Flash，Force和Drive） ;西门子Healthineers）（42 - 45）。单源CT扫描仪可以通过以下方法之一提供双能CT图像： （a） 使用单个X射线管，该X射线管可以在同一机架旋转中在低能和高能之间进行交替（ Discovery CT 750HD; GE Healthcare）（46）或依次旋转（Aquilion One和Prime；东芝医疗系统公司）（47）； （b） 直接在X射线管的输出处放置一个分离滤光片，将X射线束沿z方向分离为低能和高能x射线光谱（SOMATOM Definition Edge; Siemens Healthineers）（48，49）; 或 （c）中 使用的双层检测器系统的获得低和高能量光谱（IQon谱CT;飞利浦医疗保健）（50 - 52）。

图6a。双能CT系统的类型。 （a） 示意图显示，双源CT扫描仪具有两个X射线管，分别产生低能和高能X射线，并且具有两个探测器链，分别捕获低能和高能光谱。 （b）该 图显示了一种单源CT扫描仪，它在低能量和高能量之间快速变化。 （c）该 图显示了一个单源CT扫描仪，该扫描仪在X射线管的输出端带有一个分离滤光片，该滤光片将Z方向的X射线束分成低能和高能X射线光谱。 （d）该 图显示了带有双层探测器系统的单源CT扫描仪，该系统可采集低能谱和高能谱。

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图6b。双能CT系统的类型。 （a） 示意图显示，双源CT扫描仪具有两个X射线管，分别产生低能和高能X射线，并且具有两个探测器链，分别捕获低能和高能光谱。 （b）该 图显示了一种单源CT扫描仪，它在低能量和高能量之间快速变化。 （c）该 图显示了一个单源CT扫描仪，该扫描仪在X射线管的输出端带有一个分离滤光片，该滤光片将Z方向的X射线束分成低能和高能X射线光谱。 （d）该 图显示了带有双层探测器系统的单源CT扫描仪，该系统可采集低能谱和高能谱。

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图6c。双能CT系统的类型。 （a） 示意图显示，双源CT扫描仪具有两个X射线管，分别产生低能和高能X射线，并且具有两个探测器链，分别捕获低能和高能光谱。 （b）该 图显示了一种单源CT扫描仪，它在低能量和高能量之间快速变化。 （c）该 图显示了一个单源CT扫描仪，该扫描仪在X射线管的输出端带有一个分离滤光片，该滤光片将Z方向的X射线束分成低能和高能X射线光谱。 （d）该 图显示了带有双层探测器系统的单源CT扫描仪，该系统可采集低能谱和高能谱。

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图6d。双能CT系统的类型。 （a） 示意图显示，双源CT扫描仪具有两个X射线管，分别产生低能和高能X射线，并且具有两个探测器链，分别捕获低能和高能光谱。 （b）该 图显示了一种单源CT扫描仪，它在低能量和高能量之间快速变化。 （c）该 图显示了一个单源CT扫描仪，该扫描仪在X射线管的输出端带有一个分离滤光片，该滤光片将Z方向的X射线束分成低能和高能X射线光谱。 （d）该 图显示了带有双层探测器系统的单源CT扫描仪，该系统可采集低能谱和高能谱。

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不管扫描器类型如何，双能CT技术的特征都是从同一解剖位置在两个不同的能谱（低和高千伏峰值设置）（例如，在80 kVp和140 kVp下）采集数据。通过使用这两个数据集，基于两个基本材料（例如，骨骼和软组织）的虚拟单能外推得以执行，并且可以合成虚拟单色图像。单色图像的计算是对两个特定于基材的图像执行的线性运算。缩放各个材料特定的图像，以反映这些材料在选定的单色能级下的吸收率。53 – 55）（图7）。一个X射线光子的能量单位为千电子伏特，它指定单色X射线源的光子能量。

使用双能CT，可以在不同的千伏峰值（光子能量）设置下创建虚拟单色图像，用户可以自由选择最佳能量，以最大程度地利用诊断图像（通常在40到140 keV之间）

（图8）。

图7。该图显示了使用常规单能CT的多色光谱成像与使用双能CT的虚拟单色成像之间的关系。多色X射线束由具有一定能量范围的光子组成，最大能量表示为峰值千伏电压（kVp设置）。单色X射线束由具有单个恒定能量（以千电子伏特表示）的光子组成。双能CT技术的特点是在低能谱和高能谱下都可以进行数据采集。通过使用这两个数据集，

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图8a。一位73岁女性的钛制坐骨螺钉的轴向增强CT图像（骨窗）。与传统的多色（120-kVp）图像 （a）相比 ，在135 keV （b）下 获得的虚拟单色图像显示出螺钉暗带的减少。

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图8b。一位73岁女性的钛制坐骨螺钉的轴向增强CT图像（骨窗）。与传统的多色（120-kVp）图像 （a）相比 ，在135 keV （b）下 获得的虚拟单色图像显示出螺钉暗带的减少。

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研究人员已经在几项研究中评估了不同能量水平下虚拟单色图像的质量。在高能量水平虚拟单色图像能够降低束硬化（的效应56，57）。为了减少由金属植入物引起的伪影，发现在95至150 keV之间变化的单色能量是有效的

（43，58）。然而，折衷是，有在具有高千电子伏的设置（获得的图像更少组织对比度59，60）。

在临床实践中，放射线医师需要为虚拟单色成像选择最佳能量，以产生最低的假影水平以及最佳的对比度，噪声和病变检测能力。另一个要求是，放射医生需要在图像采集之前决定是否对患者使用双能CT，双层检测器系统除外。双层检测器系统允许对获取的每个数据集执行双能量分析，用户可以回顾性地决定使用常规的单能量CT或双能量CT信息（图6）。但是，对于大多数类型的双能CT，一旦使用常规的单能CT扫描患者，就无法生成虚拟的单色图像。

尽管可以在图像获取之后应用基于投影的MAR算法，但是通常需要在执行扫描之前做出通过使用双能CT模式获取扫描的决定。放射科医师应根据临床情况，提前选择减少伪影的最佳方法。为了做出正确的决定，放射科医生应更加熟悉减少伪影方法的临床和技术特征。作为实践指南，针对经常遇到的临床情况，讨论了减少金属伪影的最佳方法。

根据金属硬件的大小和成分，会发生不同程度的X射线衰减和物理效应（61）。例如，由原子序数相对较低的金属制成的小型金属植入物（例如手术夹（通常由钛制成）[原子序数22]）可能只会导致较小的束硬化。较大的金属硬件和/或具有更高原子序数的金属硬件，例如髋关节假体（通常由钴铬合金制成（钴的原子序数为27，铬为24）或血管内线圈（通常由铂制成的原子序数为78） ]），可能会造成更严重的光​​子匮乏条件。

为了抑制束硬化，高千电子伏设置虚拟单色图像被称为是有效的（56，57）。另一方面，基于投影的MAR主要是为了补偿由于金属引起的光子饥饿。使用MAR算法（26）可能无法完全纠正来自其他来源的伪像。该算法仅适用于使用Hounsfield单位阈值分类为金属的像素（金属通常> 3000 HU），并且该算法对非金属像素的伪像的影响有限，例如骨骼结构的光束硬化（通常约为500 HU）（图9）。

图9a。基于投影的MAR算法对非金属结构的伪影影响最小。一名67岁女性后颅窝断面的轴向增强CT图像：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，使用该算法几乎没有改善由后颅窝的骨结构引起的束硬化（深色条纹）。

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图9b。基于投影的MAR算法对非金属结构的伪影影响最小。一名67岁女性后颅窝断面的轴向增强CT图像：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，使用该算法几乎没有改善由后颅窝的骨结构引起的束硬化（深色条纹）。

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除其他影响外，由于金属硬件造成的伪影也由光子饥饿引起，并且这种伪影在金属量较大和原子序数较高的金属中变得更加明显。

明亮，从大量的金属和从具有高原子序数的金属引起的光子饥饿暗带构件是如此强烈，以致仅在双能CT技术没有充分地除去工件（31，62，63）。另一方面，基于投影的MAR算法通过使用Hounsfield单位阈值从原始图像中检测并分割金属零件，并使用指定的算法补偿金属造成的光子饥饿的图像。

图5和图10演示了通过应用基于投影的MAR算法来减少伪像的典型情况。在双侧全髋关节置换术后发烧的患者中（图10），MAR算法有效地抑制了亮带和暗带，并清晰地描绘了与钴铬合金制成的金属装置相邻的股骨深部脓肿。在临床实践中，某些患者可能无法独自提供足够的病史。在这种情况下，扫描之前可能无法确认金属硬件的存在和材料。基于投影的MAR算法在此方面具有优势，因为如果需要的话，可以追溯地（即在扫描之后）将其应用于来自常规获取的单能CT扫描的数据。

图10a。一名75岁女性双侧全髋关节置换术后的轴向对比增强CT图像（软组织窗口）：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，MAR算法大大降低了明亮和黑暗的带子，使清晰地描绘了与钴铬合金制成的整个髋关节置换装置相邻的股深部脓肿（箭头 b处 ）。

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图10b。一名75岁女性双侧全髋关节置换术后的轴向对比增强CT图像（软组织窗口）：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，MAR算法大大降低了明亮和黑暗的带子，使清晰地描绘了与钴铬合金制成的整个髋关节置换装置相邻的股深部脓肿（箭头 b处 ）。

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对于双能CT，已经广泛评估了不同能级下虚拟单色图像的碘对比度与噪声比。术语 k边缘 表示在能量级发生的衰减尖峰，刚好大于电子与K壳的结合能，因为在这些能量级发生光电效应的可能性增加（5）; 每种物质的k边缘值会有所不同。虚拟单色成像中使用的能级越接近物质的k边缘，物质衰减越多。与较低的千电子伏特设置获得的图像相比，对于较低的千电子伏特设置获得的虚拟单色图像，碘的衰减更大，因为较低的能量更接近于碘的k边缘33.2 keV。

在以前的研究的结果，研究人员已经证明，在70千电子伏（发生的最大碘对比度噪声比8，57，64，65）。在具有低千电子伏特的设置获得的虚拟的单色图像的图像增加噪声可能通过使用精制技术，提供具有较低千电子伏特的设定（增加的碘对比度噪声比进行处理66，67）。但是，以低千电子伏特设置获得的虚拟单色图像也表现出深远的束硬化，这排除了在具有金属硬件的患者中使用此类图像。

作为用于具有高千电子伏的设置获得的虚拟单色图像，尽管这些设置被称为是有效用于抑制束硬化（56，57），有在碘对比度增强同时减少（图11）（63）。这种减少使诊断变得困难，尤其是在某些临床情况下，例如评估血管通畅或血管过度损伤。另一方面，基于投影的MAR算法仅适用于使用Hounsfield单位阈值分类为金属的像素。MAR算法除了减少金属硬件的明暗带伪影外，还保留了碘对比增强功能。

（63）。

图11a。具有植入左心室辅助装置的37岁男性的轴向对比增强CT图像（相同的软组织窗口）（箭头）。与在65 keV （a） 处获得的虚拟单色图像相比，在90 keV （b） 处获得的虚拟单色图像 显示该器件引起的明暗带减少。但是，流出管（箭头），血管，肝脾实质中的碘对比增强同时降低。

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图11b。具有植入左心室辅助装置的37岁男性的轴向对比增强CT图像（相同的软组织窗口）（箭头）。与在65 keV （a） 处获得的虚拟单色图像相比，在90 keV （b） 处获得的虚拟单色图像 显示该器件引起的明暗带减少。但是，流出管（箭头），血管，肝脾实质中的碘对比增强同时降低。

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图12 – 14显示了三个临床病例的图像。在一种情况下，MAR算法消除了由整个髋关节置换装置引起的暗带伪影，而不会影响碘对比剂的增强。清楚地描绘了股静脉（图12），从而可以评估血管通畅性。基于投影的MAR算法应优先应用于骨科手术后深静脉血栓形成的筛查研究。MAR算法也应该优选地应用于对接受血管内线圈放置的患者的随访研究（图13）。在另一位患者中，使用MAR算法可以清楚地观察到碘化造影剂与铂线圈相邻的渗出（图14）。

图12a。75岁女性双侧全髋关节置换术后（与图10相同的患者）的轴向增强CT图像（软组织窗口）：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b ） 表明MAR算法除了减少了由整个髋关节置换装置引起的明暗带外，还保留了股静脉（箭头）中的碘对比增强。

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图12b。75岁女性双侧全髋关节置换术后（与图10相同的患者）的轴向增强CT图像（软组织窗口）：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b ） 表明MAR算法除了减少了由整个髋关节置换装置引起的明暗带外，还保留了股静脉（箭头）中的碘对比增强。

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图13a。一名56岁男子在前交通动脉内血管内线圈置入动脉瘤后的轴向对比增强CT图像。 （a） 未经校正的图像显示，由于沉积在动脉瘤中的铂金线圈的暗带，未观察到金属线圈周围的细节。 （b） 应用MAR算法后获得的图像显示，通过应用MAR算法可以减少暗带。由于欠采样，在线圈周围形成了锐利的交替条纹。保留了附近脑动脉的碘对比增强，可以评估血管通畅性。

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图13b。一名56岁男子在前交通动脉内血管内线圈置入动脉瘤后的轴向对比增强CT图像。 （a） 未经校正的图像显示，由于沉积在动脉瘤中的铂金线圈的暗带，未观察到金属线圈周围的细节。 （b） 应用MAR算法后获得的图像显示，通过应用MAR算法可以减少暗带。由于欠采样，在线圈周围形成了锐利的交替条纹。保留了附近脑动脉的碘对比增强，可以评估血管通畅性。

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图14a。一名43岁男子在脾动脉内腔内线圈置入后的轴向增强CT图像：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 显示铂的明带和暗带大大减少了线圈，并使用MAR算法清晰地描绘了与线圈相邻的碘化造影剂（ b中的 箭头）的渗出。

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图14b。一名43岁男子在脾动脉内腔内线圈置入后的轴向增强CT图像：未校正图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 显示铂的明带和暗带大大减少了线圈，并使用MAR算法清晰地描绘了与线圈相邻的碘化造影剂（ b中的 箭头）的渗出。

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基于投影的MAR算法的应用可能并不总是可以创建出色的图像。残留或新开发的亮点和暗条纹已有报道（19，26，27）。根据Han等人（26）的研究，这些条纹是由于 （a） 在金属分割和插值过程中的误解； （b） 在估计损坏的数据期间引入的投影视图中的错误或不一致；或 （c） 除了光子饥饿之外，可能还会出现束硬化，散射和部分体积效应，并且这些效应可能无法通过应用MAR算法进行完全校正。

金属植入物和植入物大小的低估的消失也已报道（28 - 31）。根据Wang等人（28）的研究，可能会出现这些问题，因为该算法将金属的一部分误认为工件，并在计算过程中将其去除，这似乎发生在诸如髋臼杯之类的细长螺旋线形物体上。

放射科医生应注意新近出现的伪影，以减少误解的风险。使用和不使用MAR算法获得的图像应始终一起检查。

图15显示了新开发的工件的示例。在这种特殊情况下，怀疑患者在全肘关节置换术后感染了假体。应用MAR算法后，在金属器件（由钴铬合金制成）之间注意到小的低衰减点。它们的CT值约为-800 HU。如果这些点是真实的气泡，则会给人以产气感染的印象。但是，冠状动脉重新格式化的CT图像显示这些点是线性对齐的，这一发现给人以新近出现的伪像的印象，而不是真实的气泡。在临床实践中

图15a。一位全肘关节置换术后75岁男性的轴向对比增强CT图像（骨窗）。 （a，b） 未校正的图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，在应用 （a ， b ）的金属器件（由钴铬制成）之间描绘了小的低衰减点（ b上的 箭头）。 MAR算法，这一发现给人以产气感染的印象。 （C） 但是，冠状动脉重新格式化的CT图像显示这些点呈线性排列（箭头），这一发现给人的印象是新近出现的伪像，而不是真实的气泡。

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图15b。一位全肘关节置换术后75岁男性的轴向对比增强CT图像（骨窗）。 （a，b） 未校正的图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，在应用 （a ， b ）的金属器件（由钴铬制成）之间描绘了小的低衰减点（ b上的 箭头）。 MAR算法，这一发现给人以产气感染的印象。 （C） 但是，冠状动脉重新格式化的CT图像显示这些点呈线性排列（箭头），这一发现给人的印象是新近出现的伪像，而不是真实的气泡。

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图15c。一位全肘关节置换术后75岁男性的轴向对比增强CT图像（骨窗）。 （a，b） 未校正的图像 （a） 和应用MAR算法后获得的图像 （b） 表明，在应用 （a ， b ）的金属器件（由钴铬制成）之间描绘了小的低衰减点（ b上的 箭头）。 MAR算法，这一发现给人以产气感染的印象。 （C） 但是，冠状动脉重新格式化的CT图像显示这些点呈线性排列（箭头），这一发现给人的印象是新近出现的伪像，而不是真实的气泡。

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基于投影的MAR算法主要抑制由于光子饥饿引起的伪影，而双能CT技术（在高千伏电子设置下获得的虚拟单色图像）主要抑制电子束硬化的影响。对于大量金属和具有更高原子序数的金属，光子饥饿变得更加明显，基于投影的MAR算法比双能CT技术在减少严重的光子饥饿条件下的伪影方面更加有效。基于投影的MAR算法除了减少伪像外，还保留了碘对比度的增强，因此应优先应用于某些临床情况，例如骨科手术后的深静脉血栓形成的筛查研究或放置血管内线圈后的随访研究。放射科医师还应注意基于投影的MAR算法的应用，以发现新近出现的伪影，以减少误解的风险。

利益冲突的披露 。— 与本条款有关的 AK 活动： 没有披露相关关系。 与本文无关的活动： 第一三共，住友大日本制药和卫材的赠款；东芝医疗系统公司，日本飞利浦电子公司，日本西门子医疗公司，拜耳雅库欣公司和GE医疗保健公司收取的个人费用。 其他活动： 透露没有相关关系。

在2016年RSNA年度会议上获得教育展览的优异奖。

对于这种基于期刊的SA-CME活动，作者AK提供了披露信息（请参阅“利益冲突披露”）；其他所有作者，编辑和审稿人都没有透露任何相关关系。