目的 探讨低管电压、低对比剂用量(“双低”技术)结合深度学习图像重建算法对冠状动脉CT血管造影(CCTA)的应用价值。方法 前瞻性收集2024年6～9月在陕西中医药大学附属医院行CCTA的患者100例,将其随机分为A、B两组,50例/组,所有患者均在GE Revolution APEX-CT上扫描,A组管电压120 kV,对比剂用量0.8 mL/kg;B组管电压70 kV,对比剂用量0.5 mL/kg,扫描完成后计算2组患者辐射剂量。A组采用50%自适应迭代重建,B组采用高强度深度学习重建,在2组图像上分别测量主动脉根部、左前降支近段、左回旋支近段、右冠状动脉近段、心包脂肪的CT值和噪声值,并计算信噪比和对比噪声比,采用双盲法对图像质量进行5分制进行主观评分。结果 B组辐射剂量及对比剂用量均低于A组(P<0.001)。B组噪声值低于A组(P<0.05),B组CT值、信噪比、对比噪声比及主观评分高于A组(P<0.001)。2位医生主观评分一致性好(Kappa值=0.829)。结论 在CCTA中应用“双低”技术结合高强度深度学习重建算法,可显著降低患者辐射剂量和对比剂用量,同时获得更好的图像质量。