医疗实践中，X射线计算机断层扫描成像（Computed Tomography, CT）已成为精准诊断不可或缺的工具，全球范围内CT检查占医疗照射总人次的9.0%。虽然CT扫描有重要的诊断价值，但同时也使受检者暴露于高频次的电离辐射中。UNSCEAR发布的2020/2021报告中显示，在所有放射诊断成像中，CT检查对集体有效剂量贡献高达61.6%，远高于X射线平片和核医疗诊断等其它放射诊断手段对公众的剂量贡献。相关研究表明，近年来由CT辐射引起的癌症数量比早期CT检查高出3到4倍。因此，在确保临床CT成像诊断价值的前提下，将辐射剂量控制在合理最低水平是放射防护的最终目标。
人工智能（Artifical Intelligence, AI）被认为是近年来最具有颠覆性的新兴技术，其已经深刻影响了当今社会的各个领域。在CT辐射剂量优化研究中，人工智能技术已被广泛应用于CT检查的各个环节，包含自动定位技术、自动曝光控制、图像重建和辐射剂量评估等（图1）。当受检者未能以机架等中心点为基准定位时，受检者所受的辐射剂量将会产生偏差，图像质量也会受到不同程度的影响。为了减少CT检查中受检者的摆位误差，一些CT设备的检查床上方安装了3D摄像头，并利用人工智能算法检测受检者体表轮廓实现了自动精确定位。相关研究结果显示，与手动定位相比，自动定位总时间缩短28%，受检者偏离等中心距离显著减小，辐射剂量降低16%。同时，图像噪声降低9%、信噪比更高。在CT扫描时，自动曝光控制技术常被使用以降低辐射剂量，其主要通过实时调整管电流以适应受检者解剖结构、体型和尺寸导致的衰减差异，从而在可达到的最低剂量下保持稳定的图像质量。人工智能算法可以为自动曝光控制技术提供更准确的输入信息，自动确定各投影角度和扫描位置的管电流，以满足预设的目标。在CT图像重建过程中，人工智能解决的主要问题是如何从不完整的投影或低质量图像中恢复出高质量的CT图像，从而实现在低剂量条件下也能获得清晰的诊断级图像（图2）。现有基于深度学习的CT图像重建技术能够将辐射剂量降低30%-83%。这些基于人工智能的CT图像重建技术为降低CT辐射剂量、提升图像质量提供了新的解决方案，展现了人工智能在医学影像领域的巨大潜力和应用前景。
此外，人工智能技术还被应用于评估受检者接受CT检查时的辐射剂量，帮助放射科医生实时了解受检者接受剂量的水平。临床上常用的辐射剂量估算方法是使用剂量仿真体模进行剂量沉积测量或基于蒙特卡罗模拟进行计算，这需要耗费很长的时间，而基于深度学习的剂量评估算法能在约1.5秒内完成全身CT扫描数据处理，目前已成为蒙特卡罗模拟的重要替代方案。除了直接用于辐射剂量评估之外，人工智能技术还被用于辅助人体计算体模的构建，间接提升CT检查辐射剂量的评估精度。基于人工智能自动勾画和配准技术建立的体模快速构建框架在大多数器官的辐射剂量估算中显示出小于10%的误差，明显优于当前最先进的方法。
然而，AI在CT剂量优化中的落地仍面临多重复杂障碍。首要难点在于模型泛化能力，临床真实环境下往往存在不同品牌、型号的CT设备。其硬件构造、扫描协议、原始数据处理方式差异巨大，且受检者体型、扫描部位和诊断需求均存在差别。在特定数据集上训练表现优异的模型，迁移到真实临床场景时，其剂量优化效果可能大幅衰减甚至失效，严重制约了大规模临床部署。其次，人工智能的“黑箱”特性带来的可解释性缺失导致其在临床上难以被信任，医生需要理解AI推荐特定低剂量参数的逻辑依据，若AI无法清晰阐明其决策链，尤其在面对因降剂量可能导致的细微病灶漏诊风险时，临床医生将难以采纳其建议。尽管挑战重重，人工智能技术也正在引领各个领域的质变。基于人工智能的放射诊断全流程智能化终将引领一个更安全、更精准、更智能的CT诊疗模式，在最大化为受检者健康服务的同时，将辐射风险降至最低。
图1 人工智能技术在CT检查各个流程中的应用
图2 人工智能算法在两种不同的低剂量CT扫描技术下实现图像质量提升的效果。(a) 降低管电流实现低剂量CT扫描；(b) 缩减采样视图并降低管电流实现低剂量CT扫描
首都医科大学附属北京友谊医院张治杰为本文的第一作者，首都医科大学附属北京友谊医院王振常院士、首都医科大学附属北京同仁医院牛延涛主任为本文的通讯作者，本文获得了国家自然科学基金(82271988)、北京学者(京人社专家发〔2015〕160号)、国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(62227804)和中央保健科研课题——重点课题(2024ZD16)资助
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张治杰，胡艳军，刘丹丹，等. 人工智能在CT辐射剂量优化中的应用现状与挑战. 科学通报, 2025
https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5219.
https://doi.org/10.1360/CSB-2025-5219
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