基于模型的迭代重建技術優化腹部薄層CT靜脈成像質量的臨床研究

馮新環

研究提示，具有10 mSv有效劑量的成人腹部CT檢查會增加0.05%罹患腫瘤的風險，因此如何在保證甚至提高圖像質量、滿足臨床診斷要求的同時盡量減少受檢者的輻射劑量，已成為影像學研究的一項重要內容[1]。20世紀末期，Naidich等[2]率先提出低劑量掃描的理念，主要方法有降低管電壓、根據體層厚度或體質量自動管電流調制、采用降低噪聲的濾過函數等，以管電流調制效果較為顯著，但是常由此導致噪聲水平升高、圖像質量下降，進而影響診斷的準確性。近年來，一些新的高級重建算法相繼興起并應用于影像學診斷，如濾波反投影重建（Filtered back projection，FBP）、自適應統計迭代重建（Adaptive statistical iterative reconstruction，ASiR）、基于模型的迭代重建（Model-based iterative reconstruction，MBIR）等，可顯著降低掃描劑量的潛能（降低劑量約67.0%~86.0%）。腹部多為實質性臟器，對于圖像對比度具有較高的要求，且增強掃描往往是多期掃描，因而腹部CT檢查的輻射劑量較大[3]?；诖吮疚囊訤BP為對照，比較了MBIR、ASiR分別結合管電流調制技術對腹部薄層CT成像質量的影響，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 采用隨機數字表法選取2015年1-3月在菏澤市牡丹人民醫院CT室因臨床懷疑腹部病變而行腹部CT平掃及增強掃描的患者30例。納入標準：（1）非急癥患者；（2）18 kg/m2≤體重指數（BMI）≤25 kg/m2；（3）在充分告知的基礎上，自愿參加本研究。30例患者中，男19例，女11例；年齡21~79歲，平均（55.0±11.6）歲；BMI 19.5~25 kg/m2，平均（22.3±1.7）kg/m2。本研究經醫院倫理委員會批準，所有患者自愿參加本研究，并簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用美國GE Discovery HD750型寶石CT機，行腹部平掃及增強掃描。掃描參數：管電壓120 kVp，自動管電流調制技術（Automatic tube current modulation，ACTM）設置管電流，范圍10~350 mA，固定噪聲指數10，X線球管旋轉速度為0.6 s/r，準直0.625 mm×64，螺距0.984∶1，層厚、層距均為5 mm。采用Med Rad高壓注射器經外周靜脈注射碘海醇（300 mgI/mL）95~100 mL，注射速度4 mL/s。掃描范圍為肝臟上緣至第4腰椎下緣，注射對比劑前先行平掃，動脈期掃描采用對比劑跟蹤軟件，感興趣區設于胸主動脈下段，自動觸發閾值為180 HU，掃描前延遲5 s，靜脈期在動脈期掃描完成后30 s進行。

1.3 圖像重建 掃描結束后，使用GE AW4.5圖像處理工作站進行對原始數據進行重建。將圖像分別以FBP、ASiR、MBIR方式進行標準算法重建圖像，分別獲得層厚均為0.625 mm的FBP組、ASiR組、MBIR組的薄層圖像，使用工作站軟件進行圖像的觀察和分析。

1.4 圖像評價

1.4.1 主觀評價 由非研究組、CT的2名副主任醫師單獨采用雙盲法在AW4.5圖像處理工作站上完成評估腹部CT圖像質量，包括圖像噪聲及門靜脈、下腔靜脈、胰靜脈及脾靜脈的顯示效果，參考Yoon等[4]的5級評分法進行圖像質量評分：5分（優秀）：圖像噪聲小，腹部臟器分界清楚，臟器內部結構清晰，無偽影，對比良好，完全能滿足診斷要求；4分（良好）：圖像噪聲尚可，腹部臟器分界較清楚，臟器內部結構輕微模糊，偽影少，能夠滿足診斷要求；3分（一般）：圖像噪聲較大，腹部臟器分界欠清楚，臟器內部結構模糊，有一些偽影，但基本可滿足診斷要求；2分（較差）：圖像噪聲大，腹部臟器分界不清楚，臟器內部結構嚴重模糊，有嚴重的偽影，難以滿足診斷要求；1分（差）：圖像噪聲很大，偽影較重，腹部臟器顯示不清，偽影太大，完全不能滿足診斷要求。取2名醫師評分的均值作為圖像質量的評分，≥3分提示圖像質量可以接受。

1.4.2 客觀評價 將重建后的圖像導入至GE AW4.5圖像處理工作站，使用Compare軟件對圖像進行測量，分別于背部肌肉、肝臟、胰腺及脾臟密度較均勻區域放置類圓形感興趣區（ROI），面積約50 mm2，將ROI復制到所有圖像上，保證其位置、形狀和大小相同；記錄相應的CT值、噪聲及對比噪聲比（Contrast noise ratio，CNR），以CT值的標準差作為圖像的噪聲值（SD），CNR=（CT1-CT2）/SD2，其中CT1為測量臟器靜脈的CT值，CT2為臟器實質組織的CT值，SD2為臟器實質的CT值的噪聲。各參數均重復測量3次，取均值作為最終結果。分別計算ASiR和MBIR相對于FBP的SD降低率和CNR提高率，以MBIR為例，SD降低率MBIR=（SDFBP-SDMBIR）/SDFBP×100%；CNR提高率MBIR=（CNRMBIR-CNRFBP）/CNRFBP×100%。

1.5 統計學處理 采用SPSS 17.0統計軟件進行數據處理，采用Kappa檢驗2名醫師主觀評分一致性，Kappa值<0為一致性差，0~0.40為一致性差，0.41~0.60為一致性中等，0.61~0.80為一致性較好，0.81~1.00為一致性好。計量資料采用（±s）表示，方差齊性數據采用單因素方差分析，方差不齊數據采用Wilcoxon秩和檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 三組的主觀評分比較 三組薄層重建圖像均能夠符合診斷要求，所得的圖像比較發現MBIR圖像質量最佳。FBP組、ASiR組及MBIR組圖像主觀評分分別為（3.20±0.55）分、（3.72±0.49）分、（4.65±0.27）分，圖像主觀評分依次增高，三組比較差異均有統計學意義（F=6.10，P<0.05）。MBIR組圖像顆粒狀噪聲更低，偽影更少，密度分辨率更高，胰、脾、腎等腹腔臟器結構顯示細膩、清晰，血管邊緣顯示清晰，對比度高，細小分支顯示良好，且所顯示分支數量多于ASiR組、FBP組圖像，2名醫師主觀評分一致性較好（Kappa=0.71）。

2.2 三組的SD與CNR比較 三組重建算法圖像顯示，FBP、ASiR、MBIR組的背部肌肉及肝、腎、脾實質SD值依次降低，差異均有統計學意義（P<0.05），見表1。與FBP組比較，ASiR組各部位噪聲降低率分別為（27.86±3.57）%、（29.33±3.67）%、（31.40±4.65）%、（32.17±5.01）%， 即 27.86%~32.17%、；MBIR 組各 部 位 噪 聲 降 低 率 分 別 為（56.61±5.88）%、（58.60±6.20）%、（64.05±8.05）%、（57.68±7.92）%，即56.61%~64.05%。FBP、ASiR、MBIR組的門靜脈、胰靜脈、脾靜脈、下腔靜脈CNR值依次增加，三組比較差異均有統計學意義（P<0.05），見表2。與FBP組比較，ASiR組各靜脈CNR增加率分別為（26.57±2.65）%、（45.02±3.83）%、（39.62±3.05）%、（53.66±4.25）%，即為26.57%~53.66%；MBIR組各靜脈CNR增加率分別為（140.85±10.72）%、（152.50±11.06）%、（183.25±15.20）%、（156.33±10.80）%，即為140.85%~183.25%。

表1 三組重建算法圖像噪聲降低率比較（x-±s） HU

表2 三組重建算法圖像CNR增加率比較（x-±s） %

3 討論

隨著醫療水平的發展，臨床醫師對影像學技術提出更高的要求，希望獲得更加清晰、細致的醫學影像，而患者診療安全的意識則日益提升，更加關注醫源性損傷，其中CT檢查被認為是目前導致醫源性輻射最重要的原因。越來越多的研究認為，CT受檢者的輻射劑量與其癌癥發病率存在相關性，如Pinnix等[5]研究提示，兒童行CT檢查后約有1/150的概率罹患惡性腫瘤。因此，在降低受檢者輻射劑量的同時又提高CT圖像的質量成為醫學影像學亟待解決的重要課題之一。

掃描技術參數的優化是既往降低輻射劑量的主要方法，以降低管電壓、降低管電流最為常用，但是管電壓和管電流降低導致到達探測器的X線光子減少，使得圖像噪聲增加、質量下降，嚴重時甚至會影響疾病診斷，這在CT靜脈成像方面尤為突出。因此，僅通過降低管電壓和管電流的方案以降低輻射劑量具有一定的局限性[6]。近年來，此類研究的重點已由單純降低掃描條件進展到了改進原始數據重建算法。自20世紀70年代末期以來，FBP一直是CT圖像重建方法的基礎和“金標準”，其重建速度快，但要求投影數據齊全且定量精確，易受統計波動的影響，對噪聲和偽影也很敏感[7]。另外，該方法做了諸多簡化和假定，如假設測量信號不含有光子統計錯誤和電子噪音，由于FBP忽略了光學系統中真實的幾何因素和統計噪音，因而并不是精確的CT重建方法；同時，由于需要完整的掃描數據，導致其輻射劑量相應增高。迭代重建算法（Iterative reconstruction，IR）是近年來研發的一種圖像重建算法，在計算過程中引入統計重建算法，具備允許在數據不完整和低劑量掃描的條件下進行高質量成像的優勢，進而克服了FBP的上述缺點，因此CT僅需要極少的采樣數據就能夠完成高質量的成像，由此大幅降低了輻射劑量[8]。

目前，各主要CT制造商都在加緊IR的應用研究，并預計在保證圖像質量恒定的前提下將輻射劑量降低至目前FBP水平的60.0%~80.0%，如GE的ASiR、MBIR，Philips的iDose，Siemens的圖像空間迭代重建（IRIS）和改進后的正弦圖確定迭代重建（SAFIRE）等[9-10]。ASiR算法是2009年GE公司建立的光子和電子噪聲統計模型，通過迭代過程對圖像噪聲予以校正和抑制，體模和臨床研究表明ASiR算法能夠在保證圖像診斷質量的前提下降低圖像噪聲與輻射劑量[11]。2011年誕生的MBIR算法是通過對真實X線光學系統和數據采集過程進行建模，模擬真實CT系統中X線穿過受檢者到達探測器的過程，重建過程中利用該模型對數據進行正向投影和迭代矯正。除建立光學模型外，該方法還考慮了噪聲性質和統計波動，能夠精確描述每一個體素，因而更能還原真實情況，產生更加準確的重建圖像[12]。

本研究主觀評分結果顯示，FBP、ASiR及MBIR圖像質量依次增高，以MBIR圖像質量最佳。SD與CNR客觀評分也支持該結果，與FBP組比較，ASiR組、MBIR組噪聲降低率分別為27.86%~32.17%、56.61%~64.05%，CNR增加率分別為26.57%~53.66%、140.85%~183.25%，可以更清晰地顯示腹部臟器靜脈分布情況及性質。這與類似文獻[13]研究的結果是一致的，寧培鋼等[13]通過MBIR的體模實驗，結果顯示MBIR可顯著降低圖像噪聲和條紋狀偽影，以及提高圖像的空間分辨力，相對于FBP能夠減少約60.0%的掃描劑量。盡管如此，本研究尚存在諸多不足之處，可能也是影響結果的偏倚所在，主要體現在：（1）病例數量少，未考慮病種、性別間的差異，精確結果還需更大病例樣本予以證實；（2）未比較不同管電壓所獲得圖像質量；（3）僅探討了腹部CT靜脈成像的質量，各重建算法對平掃、CT動脈圖像的優化作用有待探討；（4）僅觀察了0.625 mm薄層圖像，不同層厚是否有影響未予探討。

綜上所述，MBIR能進一步降低腹部薄層CT的圖像噪聲，使輻射劑量降低約60.0%而仍可獲得較好的圖像質量，顯示靜脈血管更為清晰細致，具有更好的對比增強效果，顯著優于FBP、ASiR，具有良好的臨床應用價值。

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