冠狀動脈追蹤凍結技術在回顧性心電門控下改善冠脈CTA圖像質量的應用價值

王彪， 陳興燦， 應小豐， 金濱， 潘永清

·影像技術學·

冠狀動脈追蹤凍結技術在回顧性心電門控下改善冠脈CTA圖像質量的應用價值

王彪， 陳興燦， 應小豐， 金濱， 潘永清

目的：評估冠狀動脈追蹤凍結技術(SSF)在回顧性心電門控下改善冠脈CTA圖像質量的效果。方法：117例患者采用回顧性心電門控和單扇區重建技術行冠脈CTA掃描，以心率75次/分為界分為高心率組(38例)和低心率組(79例)，分別采用標準算法(STD)和SSF技術進行圖像重建，所獲圖像由本科診斷醫師進行分析，以LiKert 5分制評分標準對冠脈整體質量進行評分，要求3分以下者需重新進行檢查。結果：117例患者的STD圖像的平均得分(4.18)顯著低于SSF重建圖像(4.42)，差異有統計學意義(P<0.05)。高心率組中STD圖像的平均得分(3.43)顯著低于SSF重建圖像(4.02)，差異有統計學意義(P<0.05)；而低心率組STD圖像的平均得分(4.56)與SSF重建圖像(4.62)之間的差異無統計學意義(P>0.05)。結論：冠狀動脈追蹤凍結技術(SSF)能有效提高冠脈CTA的圖像質量，尤其是對心率較快的患者，可提高對高心率患者冠脈成像的可判讀性。

冠狀動脈； CT血管成像； 冠狀動脈追蹤凍結技術； 心率

目前，由于CT冠狀動脈CT血管成像(coronary CT angiography，CCTA)已成為冠狀動脈疾病(coronary artery diease，CAD)的首選檢查方式[1-4]，雖然CT技術不斷進步，時間和空間分辨率不斷提高，但嚴重鈣化、心律不齊和呼吸運動偽影等因素還是會影響圖像的可判讀性，從而影響對CAD的診斷準確性，而冠狀動脈追蹤凍結(coronary artery snapshot freeze，SSF)技術是GE 第3代寶石CT機(Discovery CT750)上配備的最新的偽影校正算法[5-6]，其原理是使用相鄰心動周期的圖像數據來補償冠狀動脈運動造成的偽影，從而改善圖像的質量。本文通過比較SSF算法和標準算法(standard，STD)重建圖像可判讀性，評價SSF技術在改善冠脈CTA圖像質量中的價值。

材料與方法

1.臨床資料

搜集2016年1月-6月在本院行冠脈CTA檢查的117例患者的病例資料，其中男72例，女45例，平均身高167.52 cm，平均體重67.92 kg，平均年齡58.93歲。

圖1 男，65歲，心律齊，平均心率98bpm。a) 采用STD算法重建，冠狀面圖像上可見階梯狀偽影； b) 橫軸面圖像上右冠狀動脈(箭)可見搏動偽影，冠脈整體無法重建及診斷； c) 與圖a相同層面SSF重建圖像，血管邊緣連續銳利； d) 與圖b相同層面SSF算法重建圖像，右冠狀動脈(箭)搏動偽影明顯改善，圖像質量明顯優于圖b； e) SSF算法VR圖，顯示左、右冠狀動脈起源正常，各段顯示連續； f) SSF算法MIP圖，顯示LAD左冠脈前降支近、中段和Diag近段管壁鈣化，遠端管壁及管腔未見明顯異常。

2.CT掃描方法

患者檢查前半小時服用倍他樂克25 mg，檢查前服用硝酸甘油0.5 mg，并進行呼吸訓練，患者心率控制在49～122次/分(以檢查前記錄為準)。將患者按心率分為2組：高心率組38例，心率>75次/分；低心率組79例，心率≤75次/分。

使用 GE Discovery CT750寶石能譜CT機，掃描范圍自氣管隆突下1 cm水平至膈下2 cm水平，從頭側向足側掃描，掃描參數：回顧性心電門控，準直器寬度0.625 mm，探測器寬度40 mm，重建層厚0.625 mm，層間距0.625 mm，機架旋轉時間0.35 s/r，螺距0.16～0.20，最大管電流110～550 ms。根據患者身體質量指數(BMI)采用不同管電壓：BMI≤22.5 kg/m2，80 kV；22.5 kg/m233.0 kg/m2，140 kV。對比劑使用歐乃派克(350 mg I/mL)，采用雙筒高壓注射器注射，總量和注射流率計算公式：

總量(mL)=體重(kg)×0.8(mL/kg)

(1)

注射流率(mL/s)=總量(mL)/12s

(2)

所有患者的冠狀動脈CTA掃描原始數據分別使用STD及SSF算法進行圖像重建[5]，自適應統計迭代重建權重設置為50%。

3.圖像評估

將所有圖像重建數據傳輸至GE AW4.7后處理工作站，由診斷醫師進行圖像評估。圖像質量的評分標準采用5分制：5分為圖像質量優，冠脈顯示清晰，管腔連續完整，邊緣銳利，無運動偽影及斷層；4分為冠脈連續完整，邊緣略模糊，無明顯斷層及運動偽影；3分為冠脈不連續，邊緣模糊或有輕度斷層，不影響診斷；2分為冠脈有運動偽影、斷層，勉強診斷；1分為圖像較差，管壁偽影嚴重，重建圖像斷層，無法診斷。其中對評分為3分以下的患者重新進行檢查。心率不齊的患者需結合心電編輯技術來處理圖像以確保圖像質量[7]。

4.統計學方法

使用SPSS 19.0統計分析軟件，高、低心率組及SSF和STD算法重建圖像的比較采用配對t檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。

結 果

1.圖像特征

采用STD和SSF算法分別對高心率、低心率及心率不齊者CT掃描圖像重建，高心率組的SSF圖像質量整體優于STD圖像，冠脈管腔顯示清晰、銳利(圖1)；而低心率組中兩種算法重建圖像的質量差異不明顯(圖2)；對于患者心率不齊、屏氣欠佳造成的圖像斷層，SSF算法圖像只能在冠脈支段水平上改善圖像質量卻無法消除斷層(圖3)。

圖2 患者，女，83歲，心律齊，平均心率66bpm。a) STD算法VR圖，顯示左、右冠脈起源正常，各分支的近、中和遠段走行正常，未見明顯錯層； b) STD算法MPR圖，顯示右冠狀動脈走行正常，未見明顯鈣化及狹窄； c) 與圖a相同層面的SSF算法VR圖，顯示冠脈各段均顯示清晰銳利； d) 與圖b相同層面的SSF算法MPR圖，顯示2種算法的圖像質量無明顯差異。圖3 患者，男，68歲，心律不齊，心率54～78bpm。a) STD算法VR圖像，顯示左、右冠狀動脈起源正常，右冠狀動脈中段有較大斷層(箭)； b) STD算法MPR圖像，顯示右冠狀動脈近段稍模糊(箭)、輕度運動偽影，中段錯層明顯，但不影響診斷； c) SSF算法VR圖像，可見右冠狀動脈中段斷層仍存在(箭)，但較圖a有改善； d) SSF算法MPR圖像，冠脈的運動偽影較圖b有改善，但仍無法消除斷層。

2.圖像質量評估

117例受檢者冠脈CTA圖像質量的評分結果見表1。SSF重建圖像的總體評分顯著高于STD重建圖像(P<0.05)；而同一重建算法組中，低心率組圖像質量總體評分高于高心率組(P<0.05)；SSF算法對高心率組圖像質量的改善最明顯，而在低心率組中STD和SSF兩種算法圖像質量的差異無統計學意義(P>0.05)。

表1 高心率和低心率組兩種算法圖像質量評分及比較

討 論

影響冠脈CTA質量的因素很多，如掃描參數、對比劑注射方案、患者呼吸配合情況、掃描時平均心率、心率變異及心率波動等。靜態偽影可通過調整合適的掃描參數、選擇恰當的掃描延遲時間、優化對比劑注射方案等來解決。但在臨床實際工作中，常會碰到患者在掃描時原先平穩的心率突然出現異常或心律不齊，而高心率及心律不齊是傳統64排CT冠狀動脈成像檢查的瓶頸[8]，患者心率過高或心率不齊時，冠脈運動方向和速度在心動周期內不斷變化，心率與掃描速度如果不匹配，重建中心不能重合，重建圖像就會出現冠狀動脈錯層、不連續等現象(圖3)，經SSF算法重建后也難以獲得高質量的圖像。而SSF 技術針對心率較高但心率規則、平穩的受檢者校正效果較好(圖1)，對于心率低且齊的患者，SSF算法和STD算法的圖像質量無明顯差異(圖2)。所以心率仍是影響冠脈圖像質量的主要因素，當患者心率控制在較低范圍內時，冠狀動脈運動呈雙期模式，即收縮末期和舒張末期，而舒張末期出現低速平臺期，心臟舒張期時間長，心臟在舒張期比收縮期運動幅度小，舒張期采集數據可獲得更好的圖像質量[9]。

對于心臟這種呈周期性搏動的器官，良好的凍結其運動，對于冠脈成像具有極為重要的作用。SSF技術是一種全新的冠狀動脈運動分析和凍結技術，能跟蹤各個冠狀動脈的運動軌跡，自動進行凍結成像，使冠狀動脈的運動始終處于一種相對靜止的狀態，對鄰近期相的圖像運動信息進行分析建模，從而對運動模糊進行校正，消除運動偽影[10]。

對本院117例患者的冠脈CTA圖像進行分析，在心率高且齊時，冠脈圖像會出現階梯狀的不連續現象。右冠狀動脈是搏動最明顯、運動偽影出現概率最大的冠脈分支，故本研究中主要對右冠狀動脈進行觀察，經過運動校正后，圖像數據由完全不能重建到重建圖像達到診斷標準，圖像質量的改善尤其明顯。當心率水平較低時，圖像質量整體優良，兩種算法圖像質量差異不大，但SSF算法由于圖像數據量的增加，在改善細節顯示上仍有一定價值。當患者出現心律不齊時，在實際工作中冠脈CTA檢查的失敗率還是比較高，本研究中只考慮達到診斷標準的患者，未達到診斷標準的病例未納入評估。心律不齊患者的冠脈圖像主要表現是出現斷層，部分圖像數據丟失，雖然SSF重建無法消除斷層，但在實際工作中由于增加了圖像數據量，給后處理預留了空間，如結合心電編輯技術，對前一或后一期相的數據進行編輯，后重建工作站也可以結合運動錯層糾正技術對圖像進行修正。故SSF在改善冠脈CTA圖像質量方面具有良好的臨床應用價值，尤其對于高心率患者。

本研究中存在的不足之處：①所有患者均采用單扇區回顧性心電門控技術，患者所受輻射劑量較高；②大部分患者SSF算法重建固定采用75%和45%R-R間期的數據，并且僅對冠脈整體質量進行評分，而未對冠狀動脈不同分支或不同節段進行評分；③所選取樣本只單純對心率高低進行分組，而未考慮心率不齊的因素，而這一因素也可能對重建圖像的質量評分有影響；④鑒于本研究探討SSF技術對CT冠狀動脈成像質量的改善，故未對冠狀動脈CTA的診斷結果與金標準的冠脈血管造影進行對照研究[11]。

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Application value of coronary artery snapshot freeze technique in improving the image quality of coronary CTA with retrospective ECG-gating technique

WANG Biao，CHEN Xing-chan，YING Xiao-feng，et al.

Department of medical imaging,the 117th Hospital of PLA,Hangzhou 310013，China

Objective:To evaluate the efficacy of coronary artery snapshot freeze (SSF) technique in improving the quality of coronary CT angiography (CCTA) images with retrospective ECG gating.Methods:117 patients underwent coronary CTA scanning with retrospective ECG gating and single sector reconstruction techniques.Taking heart rate (HR) 75/min as cutoff point,patients were divided into high HR group (38 patients) and low HR group (79 patients).The raw data of all patients were reconstructed with standard algorithm (STD) and SSF technique respectively.All of the images acquired were analyzed by the radiologists in our department.A 5-point LiKert scale was used for scoring,patients should be re-examined when the score <3.Results:For all of the 117 patients having CCTA,the average score of the CCTA images using STD algorithm was 4.18,which was markedly lower than that of SSF technique (4.42),with statistical difference (P<0.05).In the high HR group,the average score with STD algorism was 3.43,which was significantly lower than that of SSF technique (4.02),with statistical difference (P<0.05).However,in the low HR group,there was no statistical difference in the average score between STD and SSF reconstruction algorithm (P>0.05).Conclusion:Coronary artery snapshot freeze (SSF) technique can improve the image quality of coronary CTA,especially for the patients with high heart rate,thus the image interpretation effectiveness could be enhanced.

Coronary artery； Computed tomography angiography； Coronary artery snapshot freeze technique； Heart rate

310000 杭州，解放軍第117醫院機場路院區醫學影像科

王彪(1990-)，男，江蘇鹽城人，技師，主要從事CT技術工作。

R543.3； R814.42

A

1000-0313(2017)04-0427-04

10.13609/j.cnki.1000-0313.2017.04.028

2016-11-12

2017-02-03)