增加噪聲模擬低劑量胸部CT掃描的研究

戴婭楠，于鐵鏈，蘇大同，曹會志

（天津醫科大學總醫院放射科，天津 300052）

隨著CT檢查的廣泛應用，其所帶來的劑量問題愈來愈受到重視。CT具有較高的輻射劑量，且掃描條件的篩選過程復雜，僅管電流設置就達十幾種甚至幾十種，因此低劑量研究時以人體來篩選合適的掃描條件是不適宜的。本研究擬驗證添加噪音模擬低劑量技術的可行性及準確度，為今后臨床研究工作提供依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料 志愿者20名，其中常規CT平掃10例，男 6例，女 4例，年齡（49.1±18.45）歲，體重(64.80±12.73)kg，身高 (1.69±0.08)m，體質量指數(22.73±4.28)kg/m2；薄層高分辨 CT 10 例，男 4 例，女6 例，年齡(46.40±20.32)歲，體重(69.60±12.08)kg，身高(1.71±0.89)m，體質量指數(23.56±2.90)kg/m2。

1.2 CT掃描方法 所有掃描均采用GE 64 Light－Speed VCT獲取。志愿者仰臥于掃描床上，雙臂上舉過頭，掃描時屏住呼吸。常規CT平掃：管電壓120kVp，管電流280 mA，軸掃，球管旋轉時間1 s/周，視野35 cm，間隔5 mm，層厚5 mm；薄層高分辨CT：管電壓120 kVp，管電流350 mA，軸掃，球管旋轉時間0.5 s/周，視野 35 cm，間隔 10 mm，層厚 1.25 mm。上述掃描完成后，于主動脈弓頂及肺底層面（包括肝臟頂部）進行重復掃描，常規CT平掃管電流設為60 mA、30 mA，薄層高分辨CT管電流設為160 mA、80 mA，其余設置同前，每例病例共加掃4層（兩個掃描水平、兩種管電流設置），共獲得80幅圖像。設置管電流280～10 mA（間隔10 mA）掃描肺結節體模（由GE公司提供的用于肺結節測量的模具），其余掃描條件同常規CT平掃，共獲得28幅圖像。

1.3 模擬低劑量圖像 選擇常規掃描和薄層高分辨CT中與上述低劑量掃描相同位置的圖像共計80幅和標準劑量（280 mA）掃描的體模圖像，傳輸至工作站（AW 4.3）。原始數據定義為對數轉換前的數據，模擬技術采用GE Healthcare研發的噪聲添加軟件，根據需達到的低管電流數值，添加隨機的高斯噪聲分布于實際掃描數據上[1]。本研究添加相應噪聲于標準劑量圖像上，以模擬與前述實際低劑量掃描相當的圖像噪聲。

1.4 圖像質量客觀評價 分別在圖像主動脈及體外無衣物背景區放置興趣區（region of interest，ROI），大小約99 mm2。測量CT值及標準差，以主動脈CT值的標準差作為噪聲指數（noise index，NI），并依據公式SNR=SI主動脈/BN[2]，計算信噪比（signalto-noise ratio，SNR）,SI主動脈代表主動脈的信號強度（CT值），BN代表背景噪聲。體模測量：在肺結節體模中2個密度不同的結節和背景區放置ROI（ROI1和ROI2），大小約99 mm2，測量其CT值及標準差，以肺結節CT值的標準差作為NI，并依據公式SNR=SI肺結節/BN 計算 SNR，SI肺結節代表肺結節的 CT值。

1.5 圖像質量主觀評價 去除圖像中患者姓名及技術參數信息，所有常規CT平掃及薄層高分辨CT的實際掃描和模擬低劑量圖像隨機排列，由3名10年以上胸部影像工作經驗放射科醫師于工作站上獨立觀察,判定兩種圖像質量是否有差別。

1.6 統計學方法 應用SPSS 11.5統計學軟件包進行分析。應用配對t檢驗、Pearson線性相關分析評估實際掃描圖像噪聲與模擬圖像噪聲之間的關系。P<0.05為差異具統計學意義。

2 結果

2.1 圖像NI、SNR以及統計學結果 分別見表1~3。

表1 體模實際和模擬低劑量NI、SNR（±s）及統計學結果

表1 體模實際和模擬低劑量NI、SNR（±s）及統計學結果

NIROI1表示興趣區1的NI；NIROI2表示興趣區2的NI；SNRROI1表示興趣區1的SNR；SNRROI2表示興趣區2的SNR。配對t檢驗※P<0.05

NIROI1 NIROI2 SNRROI1 SNRROI2模擬噪聲3.09±1.676.05±2.1436.35±13.3315.52±5.69 Pearson（r）0.98※0.94※0.94※0.94※實際掃描2.50±1.115.02±0.9352.16±14.1622.34±6.01

表2 常規CT平掃實際和模擬低劑量NI及SNR（±s）及統計學結果

表2 常規CT平掃實際和模擬低劑量NI及SNR（±s）及統計學結果

NI主動脈弓表示主動脈弓層面興趣區NI；NI降主動脈表示降主動脈層面興趣區NI；SNR主動脈弓表示主動脈弓層面興趣區SNR；SNR降主動脈表示降主動脈層面興趣區SNR。配對t檢驗※P<0.05

模擬60 mA 27.06±13.4424.23±10.171.94±0.692.03±0.68 Pearson（r）0.980.93※0.600.83實際60 mA 26.01±12.9235.41±24.191.95±0.681.82±0.93模擬30 mA 35.76±15.7932.80±15.811.43±0.311.26±0.55 Pearson（r）0.940.82※0.960.80※實際30 mA 37.68±19.8638.02±19.791.25±0.430.57±0.26 NI主動脈弓NI降主動脈SNR 主動脈弓SNR 降主動脈

表3 薄層高分辨CT實際和模擬低劑量NI及SNR（±s）及統計學結果

表3 薄層高分辨CT實際和模擬低劑量NI及SNR（±s）及統計學結果

NI主動脈弓表示主動脈弓層面興趣區NI；NI降主動脈表示降主動脈層面興趣區NI；SNR主動脈弓表示主動脈弓層面興趣區SNR；SNR降主動脈表示降主動脈層面興趣區SNR。配對t檢驗※P<0.05

NI主動脈弓NI降主動脈SNR 主動脈弓SNR 降主動脈模擬160 mA 61.11±12.9273.08±17.271.67±0.391.27±0.23模擬80 mA 65.70±13.1875.77±15.451.54±0.261.18±0.18 Pearson（r）0.97※0.40※0.62※0.40※實際80 mA 126.07±32.51164.41±35.520.72±0.340.38±0.16 Pearson（r）0.92※0.93※0.81※0.62※實際160 mA 89.82±20.76113.88±25.511.05±0.300.68±0.26

2.2 圖像質量評價 3名閱片者圖像質量評價結果高度一致。60 mA組常規CT平掃主動脈弓層面影像及噪聲均無明顯差別，肝頂層面部分病例因層面變動，可見影像差別，但噪聲水平相近，均無法鑒別出實際掃描或模擬圖像，30 mA組判讀結果相同（圖1）。對160 mA組薄層高分辨CT的所有圖像3名讀者均判定差別明顯，無論主動脈弓或肝頂層面實際掃描所見噪聲均高于模擬圖像，其中肝頂層面顯著。80 mA組判讀結果相同（圖2）。因3名讀者判讀結果高度一致，故未行統計學分析。

圖1 常規實際與模擬圖像比較，圖像噪聲相近，無法識別實際或模擬圖像

圖2 高分辨實際與模擬圖像比較，實際圖像噪聲明顯高于模擬圖像

3 討論

隨著CT設備的發展，其診斷價值在不斷提高，但檢查所產生輻射劑量也在增加，一次常規CT掃描的有效劑量可達0.3～0.7 mSv[3-4]，而且，相當多首診患者可能是正常人，特別是一些有特定目的的檢查，如肺癌篩查、肺動脈栓塞的排查等。目前CT輻射劑量問題已引起世界各醫療機構研究者的廣泛關注，使用不同研究方法降低輻射劑量的嘗試亦日益增多，而直接降低掃描條件的方法最為直接、有效[5]。降低管電壓可致有效光子量減少，提高衰減物質的CT值（如碘制劑），在降低輻射劑量的同時，有效增加對比噪聲比[6-9]，因而在應用碘制劑的檢查，特別是CT血管造影等檢查中具有極高價值。然而降低管電壓會影響圖像質量與吸收劑量之間的線性關系，患者受照射劑量計算困難，因此，低劑量胸部CT平掃多以低管電流研究為主。胸部具有良好的天然對比，適當減小管電流，不會影響組織對比度，而只會增加噪聲，最佳管電流的選擇，應該是在影像診斷質量和放射劑量之間取得平衡。而管電流篩選過程復雜，其mA設置可達幾十種，應用人體重復掃描的方法進行對照性研究，不但有背研究的倫理，而且其研究層面多僅能選擇幾個水平，且為避免檢查失敗，管電流降低幅度有限。這些因素降低了低管電流研究的準確性，限制了研究范圍。使用噪聲添加技術，增加原始圖像噪聲，從而生成模擬低劑量圖像的方法可有效解決這些問題。其優勢在于：（1）可避免重復掃描，有效減少輻射劑量；（2）可設置多個低劑量觀察值，有利于最優化低劑量方案的選擇。

本研究結果顯示，常規CT平掃模擬圖像在上肺層面NI及SNR與實際圖像比較無統計學差異，但在下肺層面出現統計學差異（表2），考慮與層面變動有關，由于呼吸運動，下肺層面難于保持在同一層面，而且，肝頂層面重疊結構較多，且多為實質臟器，噪聲及偽影隨層面的變動可有較大變化，其測量值可能會導致統計學誤差，而上肺層面相對固定，受影響較小。然而，3名閱片者一致判斷模擬與實際掃描圖像相似，噪聲差別無法分辨，提示模擬圖像可以良好的體現實際的噪聲水平。

兒童處于生長發育期，其細胞分裂更新速度和比例遠高于成人，對射線的敏感度是成人的10多倍，如果接受同樣劑量的放射輻射，兒童一生患癌癥的風險將遠高于成人[10-11]，因而模擬低劑量技術能否適用于兒童受檢者的研究也顯得更為重要。因兒童對射線的高敏感性不適于進行重復性掃描研究，本研究采用肺結節體模代替體質量指數較小的兒童進行驗證。統計結果顯示，實際掃描圖像與模擬圖像間存在統計學差異，模擬圖像噪聲始終高于實際圖像噪聲（表1），提示模擬噪聲軟件在體質量指數較小時，可能會產生過高噪聲，但模擬噪聲與實際噪聲間存在良好的線性關系（r=0.94～0.98），提示相同管電流設置下，實際圖像質量高于模擬圖像，即診斷效能應可高于預期。

采用高分辨算法時，模擬噪聲與實際噪聲間存在統計學差異，實際噪聲始終高于模擬噪聲（表3），二者間存在線性關系（r=0.40～0.97），提示模擬軟件對高分辨算法的圖像噪聲估計不足，且3名閱片者也一致判斷實際掃描圖像所見噪聲均明顯高于模擬圖像，提示相同管電流設置下，實際圖像診斷效能可能會明顯降低，據此判斷，模擬噪音軟件不適用于高分辨算法研究。

既往的研究認為胸部CT平掃管電流時間乘積介于30～60 mAs[12-15]，薄層高分辨CT管電流時間乘積介于40～80 mAs[16-19]是較為理想的低劑量設置，本研究采用相同低劑量設置，能更好的檢測噪聲添加技術的實用性。本組研究例數較少，但3名觀察者評判結果高度一致，可在一定程度上增加研究結果的準確度。為盡量減少不必要的輻射劑量，本組噪聲添加工具的準確度研究未能涉及其他重建算法以及層厚等相關因素，需進一步增加擬人化體模的研究。

綜上所述，采用噪聲添加技術對原始圖像增加噪聲的方法進行胸部常規CT平掃進行低劑量研究可有效減少不必要的輻射劑量，模擬圖像噪聲與實際掃描圖像相當，是值得提倡的低劑量研究方法。

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