目的 探究冠状动脉CTA数据按照不同迭代算法比例进行重建后，对冠状动脉CTA人工智能软件重建与分析的影响。方法 本研究回顾性收集200例使用冠状动脉CTA扫描的患者，平均体质指数为(BMI22.65±3.01kg/m²)kg/m²，平均年龄为55.20±9.10岁，平均心率为70.09±8.03bpm。原始数据分别采用AIDR 3D Enhance、AIDR 3D Strong(75%)进行重建，分别编为A、B组。两组图像均导入数坤冠状动脉人工智能软件进行后处理和分析，不进行手动矫正。采用双盲法对两组冠状动脉人工智能曲面重建(AI CPR)进行4分法主观图像质量评估；对两组图像自动分段的准确性进行人工复检；在CPR图像上测量右冠状动脉近段、远段、左主干，前降支近、段，回旋支近、中段的管腔CT值和临近脂肪图像的噪声标准差(Standard Deviation，SD)，并计算信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)。结果 A、B两组人工智能重建图像在主观质量评分中，A组比B组获得更多的优秀质量图像(P<0.05)；两组图像自动分段准确率基本一致(P>0.05)；在客观图像质量评价中，冠状动脉各节段CT值无明显差异(P>0.05)，A组图像SD值显著低于B组且SNR值显著高于B组(P<0.001)。结论 AIDR 3D Enhance算法能够显著提高冠状动脉人工智能软件重建的图像质量，图像噪声值显著降低，自动分段准确性能稍提升，可以在日常临床诊断中推广使用。