新一代基于模型的迭代算法在胸部低劑量CT篩查中的應用

左秀娟， 賀太平， 張開元， 賈永軍， 馬光明， 王咪

隨著多層螺旋CT技術的不斷的改進與完善，CT平掃已成為胸部早期篩查最常用的檢查方法。然而，CT檢查的輻射劑量顯著高于傳統的X線檢查，這就在一定限度上限制了CT的應用。隨著輻射劑量不斷降低，圖像噪聲會越來越大，圖像質量不斷下降以致于無法滿足診斷要求。新一代的多模型迭代重建技術(model-based iterative reconstruction,MBIR)在極低劑量的條件下可以顯著降低圖像噪聲，改善圖像質量[1]。本研究的目的是比較采用自適應性統計迭代算法(adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR)和MBIRn中肺特異性設置(MBIR NR40和MBIR RP20)3組低劑量胸部CT圖像的質量，探討新一代基于模型的迭代重建(MBIRn)中肺特異性設置(MBIR NR40和MBIR RP20)在低劑量胸部CT圖像質量的臨床應用價值。

材料與方法

1.一般資料

前瞻性搜集2016年4-12月查體患者30例，其中男17例，女13例。年齡31～77歲，平均年齡(57.8±14.9)歲，中位年齡40歲，所有患者的體質量指數(BMI)在正常范圍(18.5 kg/m2≤BMI<25 kg/m2)。

2.檢查方法

采用GE Discovery CT750 HD(HDCT)掃描機行胸部CT平掃，自動管電流調制技術，管電壓為120 kVp，噪聲指數(noise index，NI)為28 HU，旋轉時間0.6 s，螺距1.375，層厚5 mm。

3.圖像處理與分析

由能譜CT掃描結束后，分別采用ASIR40%和MBIRn中肺特異性設置(MBIR NR40和MBIR RP20)3種重建算法對原始數據進行重建，層厚為0.625 mm。

客觀評價：分別在胸廓入口層面、氣管隆突下層面和上腹肝門層面進行測量標準算法ASIR40%和MBIR NR40和MBIR RP20 三組圖像中背部肌肉、皮下脂肪CT值和標準差(standard deviation，SD)，SD代表圖像噪聲，感興趣區(region of interest,ROI)大小為50～200 mm2，計算背部肌肉、皮下脂肪的信噪比(signal noise ratio,SNR)，SNR=CT值/SD值。計算MBIRn中的肺特異性設置(MBIR NR40和MBIR RP20)相對于ASIR40%的噪聲降低率和SNR提高率。噪聲降低率=(SD ASIR 40%-SDMRIRn)/SDASIR40% ，n=NR40或RP20，SNR提高率=(SNRMRIRn-SNR ASIR 40%)/SNRMRIRn，n=NR40或RP20。各參數重復測量3次，取均值。

主觀評價：由兩名副高級及以上職稱放射科醫生分別在肺算法ASIR40%、MBIR NR40和MBIR RP20評價肺內結構，在標準算法ASIR40%、MBIR NR40和MBIR RP20評價縱隔結構，評分標準分為：①主觀圖像噪聲，分為5級(1分=噪聲過重，完全無法接受，2分=噪聲較重，但尚可接受，3分=中等噪聲，4分=噪聲較輕，5分=噪聲較微)；②肺內結構(支氣管及肺血管)和縱隔內結構(血管和淋巴結)清晰度分為5級(1=無法接受的可視程度，2=欠佳的可視程度，3=可接受的可視程度，4=超過平均水平，5=出色的可視)[2]。

4.電離輻射劑量記錄

容積CT劑量指數(CT dose index of volume，CTDI)、劑量長度乘積(dose length product，DLP)算有效劑量(effetive dose，ED)，ED=DLP×k，其中k為胸部掃描轉換因子(0.014)[3]。

5.統計學方法

結 果

1.電離輻射劑量

本組低劑量胸部掃描CTDIvol為(1.84±1.74) mGy，DLP為(66.25±61.50) mGy/cm，平均有效電離輻射為(0.88±0.86) mSv。

2.圖像質量定量分析

三組薄層重建圖像背部肌肉、皮下脂肪的SD和SNR見表1、2。3組圖像中ASIR40%噪聲最大，SNR最低； MBIR NR40圖像噪聲最低，SNR最高。MBIRn中的肺特異性設置(MBIR NR40和MBIR RP20)相對于ASIR40%的噪聲降低率和SNR提高率(圖1)。

3.圖像質量定性分析

兩名副高及以上職稱放射科醫生對30例肺部CT平掃病例采用ASIR40%、MBIR NR40和MBIRRP20 3種重建算法所得圖像的定性評價具有良好一致性，重建算法影響圖像噪聲、圖像對比度、細微結構可視程度見表3：ASIR40%噪聲最大，部分解剖細節不能顯示；MBIR NR40主觀噪聲最低，縱隔內結構顯示最清晰，MBIR RP20肺內血管及支氣管顯示最清晰(圖2)。

圖1 兩種重建算法相對于ASIR40%的噪聲降低率和SNR提高率(%)

重建算法ASIR40%MBIR NR40MBIR RP20F/Z值P值氣管隆突下 肌肉49.54±10.509.83±3.1129.97±4.5977.58#0.000 脂肪34.38±6.8911.20±4.9627.84±5.2661.23#0.000胸廓入口 肌肉44.47±13.018.67±1.9328.75±3.5874.59#0.000 脂肪33.00±9.1211.81±8.8227.43±7.9248.52*0.000上腹部 肌肉51.75±7.629.52±1.8532.92±4.5578.09#0.000 脂肪41.68±7.4410.51±6.3327.96±5.15179.85*0.000

注：*單因素方差分析；#非參數檢驗；3種重建算法兩兩比較(P<0.05)。

表2 三種重建算法在胸廓入口、氣管隆突下和上腹部SNR的比較

注：*單因素方差分析；#非參數檢驗；3種重建算法兩兩比較(P<0.05)。

討 論

近年來，CT輻射劑量存在的潛在危害越來越受到關注，尤其對于體檢患者。圖像質量與電離輻射劑量有關，采用較高的輻射劑量可以獲得較高質量的圖像，但當噪聲非常低時，繼續增大輻射劑量，所得到的圖像質量改善并不明顯[4]。由于肺和縱隔具有良好的天然密度對比，胸部就成為低輻射劑量螺旋CT最佳應用部位[5]。美國CT的檢查數量只占所有X線成像技術的11%，但其所帶來的輻射劑量卻占所有醫療成像輻射劑量的2/3以上。 據測算，常規胸部CT輻射劑量大約是胸部X線片的10～100倍[6]。本研究前瞻性搜集低輻射劑量胸部CT平掃的體檢患者30例(噪聲指數28)，比較自適應統計迭代重建(ASIR)、新一代基于模型的迭代重建(MBIRn)中肺特異性設置(MBIR NR40和MBIR RP20) 3種重建技術在胸部低輻射劑量CT篩查圖像質量。

自適應性統計迭代算法ASIR技術利用系統噪聲模型消除圖像噪聲，考慮到焦點、體素和探測器的實際幾何大小，通過對X線生成和檢測過程進行精確的數學模型建立，在迭代計算的過程中反復加以校正，降低了圖像噪聲，彌補濾波反投影法(filtered back projection,FBP)的不足，同時可降低輻射劑量，已被臨床認可并得到廣泛應用[7]。ASIR的權重設置可以將FBP數據和ASIR數據按不同比例加權融合，從0%到100%不等(間距10%)的混合圖像。文獻報道隨著0% ASIR～100% ASIR權重不斷增加，圖像的噪聲、偽影均依次減少，圖像分辨率不斷提高，圖像主觀質量評分曲線呈拋物線形態，其中以40%～60% ASIR 重建圖像質量評分最高[8]。本研究采用ASIR40%權重進行研究。

MBIR是對體素、X射線光子初始位置和探測器幾何因素進行模擬，真實地還原射線發射、吸收和信號采集的全過程，通過迭代方法從每一個獨立數據點的水平將統計噪聲和光學模糊效應從原始數據空間中不斷去除，比FBP和ASIR更能反映CT系統的真實情況，在重建圖像上更為準確地還原掃描信息。孫記航等[9]搜集80kVp下41例兒童患者的CTA進行MBIR、30% ASIR及FBP重建，得出MBIR圖像質量明顯高于ASIR及FBP圖像。Miéville等[10]對20例平均11.4歲患有肺囊性纖維化的兒童研究發現，MBIR在一個很小的輻射劑量的情況下仍能保持低的圖像噪聲和高的信噪比，同時MBIR還能觀察到胸膜下血管和肺裂這些FBP不能觀察到的微小結構。以上研究均是基于初始版本MBIR的研究，新一代基于模型的重建算法MBIRn支持重建25種類型的圖像：標準，降噪設置5(noise reduction,NR 5)，降噪設置40(noise reduction 40,NR 40)，提高空間分辨率的resolution preferenceMBIR分別代表空間分辨率的5%和20%等[11]。本研究表明MBIR可顯著降低圖像噪聲，提高信噪比，更清晰顯示掃描范圍內的細節結構和病變邊緣特征，并以MBIRRP20和MBIRNR40評估了新版本的MBIR的圖像質量。MBIRNR40為MBIR中降噪能力最強的設置，但卻犧牲少量空間分辨率。對于圖像噪聲，本研究顯示與ASIR40%相比，MBIR NR40和MBIR RP20兩種算法圖像肌肉SNR分別較ASIR40%組提高440.71%、58.41%，脂肪SNR分別較ASIR40%組提高264.84%、30.99%(P均<0.05)。MBIR NR 40的噪聲最低，SNR最高。在主觀評價上，MBIR RP20的對細微結構可視程度比MBIR NR 40和ASIR40%更敏銳，對肺內末梢小血管及支氣管、淋巴結邊緣情況顯示最佳，與Yasaka等[11]研究結果基本一致。

表3 三種算法重建圖像質量主觀評分比較

圖2 男，43歲，體檢未見明顯異常，圖示為3種重建算法獲得薄層軸面圖像(層厚均為0.625mm)，用軟件的compare功能保證3幅圖像在同一層面，箭示縱膈下淋巴結，肺血管遠端細小分支。 a) ASIR40%肺窗。噪聲最大，圖像顆粒感強，SNR最低，縱膈內淋巴邊緣顯示不清； b) MBIR RP20肺窗。噪聲較低，SNR較高，縱膈內淋巴結邊緣隱約可見； c) MBIR NR40肺窗。噪聲最小，圖像細膩、光滑，SNR最高，縱膈內淋巴結的邊緣清晰可見； d) ASIR40%縱膈窗。胸膜下血管顯示不清； e) MBIR RP20縱膈窗。胸膜下血管清晰可見； f) MBIR NR40縱膈窗。胸膜下血管隱約可見。 MBIR RP20組具有最高空間分辨率，MBIR NR40組具有最小噪聲及最大SNR。

本研究的不足之處在于①樣本量較小，可能存在選擇偏倚，在今后的研究中將加大樣本量；②尚未研究MBIR及不同掃描層厚對圖像質量的影響，這些將在后續研究中加以改進和完善；③雖然主觀評價采用盲法和隨機化，但各種重建算法圖像存在一定程度的特點，這可能導致觀察者評分偏見；④MBIR技術重建時間較長，目前尚未常規應用于臨床[12]。

綜上所述，在低劑量胸部CT掃描的條件下，相比ASIR40%組，MBIR組能明顯提高圖像質量，具有進一步降低掃描劑量的潛力，其中MBIR NR40主觀噪聲最低，縱隔內結構顯示最清晰，MBIR RP20肺內血管及支氣管顯示最清晰。