壓縮感知技術在頭顱磁共振血管成像中的應用研究

李 青 魯珊珊 孫 濤 石 磊 孫新臣 孫 毅

腦血管疾病在世界范圍內發病率和病死率較高，可由多種顱內血管病變引起，如動脈粥樣硬化、夾層和血管炎[1]。時間飛躍法頭顱磁共振血管造影(time-of-flight magnetic resonance angiography，TOF-MRA)是一種不需注射造影劑的無創性頭顱血管成像技術，用于顱內血管評估和隨訪復查重復性好。目前最常用的TOF成像技術是并行采集(parallel imaging，PI)，其對K空間進行欠采樣，通常只能進行2倍或3倍的加速，更高的加速度因子系數(acceleration factor，AF)會使噪聲或混疊效應快速增加[2-4]。因此，PI成像速度較慢；此外為兼顧高分辨率、良好信噪比和合理掃描時間，PI-TOF的空間覆蓋范圍往往受限[5]。對急性卒中及高齡患者，較長的檢查時間增加了圖像的運動偽影甚至導致檢查失敗，影響血管疾病的診斷。壓縮感知(compressed sensing，CS)是近年來出現的新型快速MR成像技術，其原理是在非線性迭代重建中，利用圖像結構的內在稀疏性和欠采樣K空間數據重建獲得逼近全采樣的圖像質量，從而縮短了數據采集時間。頭顱TOFMRA的圖像特點是血管呈高信號，部分解剖背景信號被很好的抑制，圖像特征具有高度稀疏性[6-8]。因此，CS加速方法適用于頭顱TOF-MRA成像。目前國外已有CS在MR成像中的應用報道，如對比增強MRA、心臟電影成像[9-10]等；Sodickson等[11]研究表明CS-TOF可明顯縮短掃描時間。然而，目前國內對頭顱CS TOF-MRA研究較少。為此，本研究通過對CS和PI法進行比較，評估CS TOF-MRA的成像特點及臨床應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2017年12月至2018年9月間在南京醫科大學第一附屬醫院(江蘇省人民醫院)同時行頭顱PI和CS TOF-MRA掃描檢查且符合納入標準的21例受試者，其中男性5例，女性16例；年齡24～81歲，平均年齡(54±13.5)歲。根據CS采用的AF4.6和10.3，分別設CS5和CS10，每例患者獲得PI、CS5和CS10的3組TOF-MRA圖像。所有受試者均簽署知情同意書。本研究經醫院倫理委員會批準。

1.2 納入與排除標準

(1)納入標準：①臨床懷疑顱內血管異常；②同時行PI-TOF和CS-TOF掃描；③無明顯運動偽影。

(2)排除標準：磁共振檢查禁忌癥者。

1.3 儀器設備

采用Skyra型3T MR掃描儀(德國SIEMENS公司)；20通道頭頸聯合相控陣線圈(德國SIEMENS公司)；研究序列和重建原型由德國SIEMENS公司提供。

1.4 檢查方法

(1)掃描方法。采用Siemens Skyra 3T MR掃描儀，20通道頭頸聯合相控陣線圈，根據CS采用4.6和10.3兩種AF，分別設為CS5和CS10，重建數據采用改進的快速迭代收縮閾值算法(modified fast iterative shrinkage-thresholding algorithm，mFISTA)進行10次迭代重構[12]。每個CS-TOF序列掃描完后自動進行冠狀面和矢狀面的薄層最大密度投影(maximum intensity projection，MIP)圖像重建，然后手動進行全腦血管3D MIP重建。

(2)掃描參數。①PI-TOF：視野(field of view，FOV)為220×220，重復時間(repetition time，TR)為21 ms，回波時間(echo time，TE)為3.49 ms，翻轉角為18°，矩陣為368×334，層厚為0.6 mm，厚片數(No.of slabs)4，每厚片層數(Slices per slab)40，層間過采樣20%，部分K空間技術6/8，AF為并行采集技術GRAPPA2倍加速(GRAPPA2)，重建矩陣0.4 mm×0.4 mm×0.6 mm；②CS5-TOF：FOV為220×220，TR為21 ms，TE為3.49 ms，翻轉角為18°，矩陣為368×334，層厚為0.4 mm，厚片數(No.of slabs)4，每厚片層數(Slices per slab)為60，層間過采樣20%，AF為4.6，重建矩陣0.4 mm×0.4 mm×0.4 mm；③CS10-TOF：FOV為220×220，TR為21 ms，TE為3.49 ms，翻轉角為18°，矩陣為368×334，層厚為0.4 mm，厚片數(No.of slabs)4，每厚片層數(Slices per slab)為60，層間過采樣20%，AF為10.3，重建矩陣為0.4 mm×0.4 mm×0.4 mm。

1.5 圖像分析

由兩名放射科醫生在對成像技術及加速方法雙盲的情況下獨立對數據進行定性和定量分析，兩者對圖像定性分析結果不一致時由另一位高年資的醫生協助達成共識。

(1)定性分析：圖像的診斷質量按1～3的順序分級，1分為顯示動脈模糊和中度偽影，2分為良好而清晰的動脈顯示且輕微的偽影，3分為顯示動脈良好且無偽影。分支小血管顯示能力，依據大腦中動脈M3段及其遠端分支小血管顯示的信號強弱及血管顯示的清晰度和數量進行優選排序。

(2)定量分析：圖像信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)和對比噪聲比(contrast-to-noise ratio，CNR)的分析。選取右側頸內動脈C4段顯示最佳的層面勾畫圓形感興趣區域(region of interest，ROI)，同層右側皮下肌肉最寬處勾畫ROI，在肌肉的右側背景區域勾畫圓形ROI，ROI像素面積均值6 mm2，記錄頸內動脈和肌肉平均信號強度、背景噪聲標準差(standard deviation，SD)，分別計算SNR和CNR，計算SNR為公式1：

計算CNR為公式2：

將兩名醫生的定量分析結果的平均值用于后續統計學分析。

1.6 評價指標

動脈血管邊緣銳利度評估：使用Matlab(2013b；MathWorks，Natick，Massachusetts)軟件，通過基于MIP圖像的感知圖像銳利度指數(perceptual sharpness index，PSI)計算顱內動脈血管邊緣銳利度，該方法是在對局部邊緣梯度進行統計分析的基礎上對圖像的銳利度進行估計[13]?；诟兄匦裕⑺崛〉慕y計特征與度量分數之間的關系，形成感知銳利度指數。

1.7 統計學方法

數據采用SPSS24.0軟件進行統計學分析，計量資料使用均值±標準差(±s)描述。兩名閱片者對定性和定量資料評價的一致性采用Kappa系數和組內相關系數(intraclass correlation coefficien，ICC)評價，kappa值和ICC＞0.6為一致性良好。采用Kolmogorov-Smirnov檢驗數據是否服從正態分布。圖像質量定性分析結果采用Kruskal-Wallis秩和檢驗，定量資料分析采用單因素方差分析，組間兩兩比較采用最小顯著差異法(least significant difference，LSD)，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 受試者掃描情況

在21例受試者中血管正常10例，顱內血管狹窄2例，煙霧病2例，動脈瘤8例，其中1例同時患有動脈瘤和煙霧病。PI掃描時間為4 min 48 s，CS5掃描時間為5 min 4 s，CS10掃描時間為2 min 31 s。CS5和CS10的數據重建時間分別為2 min 35 s和1 min 13 s。

2.2 圖像質量定性評價

(1)圖像質量評估：圖像質量分析時發現PI原始圖像中心部分存在散在斑點樣噪聲，CS圖像斑點樣噪聲減少，CS10原始圖像出現較明顯的彎曲條紋狀偽影，但MIP圖像不受影響，見圖1。

圖1 軸位2D和冠狀位MIP圖像

圖中箭頭所示PI頸內動脈顱底段信號減低，CS圖像相同部位局部血管信號不減低。兩側大腦中動脈M3段及其遠支，CS5顯示能力優于PI，CS10與PI相當。箭頭所示右側大腦中動脈M1段CS銳利度優于PI，CS5優于CS10；CS10原始圖像偽影在CS5原始圖像上不明顯。有11例受試者PI-TOF的MIP圖像示：大腦中動脈M2段近端、頸內動脈顱底段出現局部信號減低，而相同部位CS圖像局部血管信號減低不明顯或不減低。

(2)圖像質量定性評分：兩位閱片者對圖像診斷質量的主觀評價一致性好，PI、CS5和CS10圖像評估的Kappa值分別為0.742、0.875和0.794；統計分析結果表明3種不同成像方法的TOF圖像質量不同或不全相同總體評分比較，差異有統計學意義(H=9.951，P＜0.05)，PI與CS5圖像質量比較差異有統計學意義(t=3.062，P＜0.05)，PI與CS10和CS5與CS10之間圖像質量差異均無統計學意義(t=2.187，t=0.875；P＞0.05)，3種圖像的主觀評分見表1。

表1 21例患者圖像質量定性評分[例(%)]

分支小血管顯示能力優選排序結果顯示：CS5＞CS10=PI的圖像比例是57.1%(12/21)，CS5＞CS10＞PI的圖像比例是38.1%(8/21)，CS5＞PI＞CS10的圖像比例是4.8%(1/21)。對2例煙霧病患者的MIP圖像分析顯示：CS5對顱底煙霧樣血管的顯示清晰、血管數量多，優于CS10與PI對煙霧樣血管的顯示能力。將3組MIP圖像同時放大2倍時顯示：PI的血管邊緣毛糙，銳利度較差，而CS的血管邊緣平滑較銳利。PSI定量分析結果顯示：PI、CS10和CS5的血管邊緣PSI分別為0.26±0.04、0.35±0.06和0.40±0.04，總體PSI差異有統計學意義(F=51.232，P＜0.05)，兩兩比較CS血管邊緣PSI高于PI法，PI與CS5比較、PI與CS10比較和CS5與CS10比較差異有統計學意義(t=10.014，t=6.284，t=3.729；P＜0.05)，且CS5血管邊緣PSI優于CS10。

2.3 圖像質量定量評估

兩位閱片者測量的SNR和CNR的一致性優(0.899～0.978)，3種成像方法圖像的SNR和CNR總體測量結果差異均有統計學意義(F=3.963，F=3.311；P＜0.05)。組間兩兩比較結果顯示CS5的SNR和CNR顯著高于CS10，其差異均有統計學意義(t=2.744，t=2.428，P＜0.05)。CS5的SNR和CNR似高于PI，但差異無統計學意義，PI與CS10的SNR和CNR的差異無統計學意義，見表2。

表2 三種成像方法圖像SNR和CNR定量分析

3 討論

頭顱血管磁共振成像作為一種無創的血管造影技術，在腦血管疾病的診斷中顯示出獨特的地位。目前臨床常用的MRA技術主要有TOF-MRA、相位對比MRA(phase contrast MRA，PC-MRA)和對比增強MRA(contrast enhanced MRA，CE-MRA)。TOFMRA是基于流體飽和效應中流入增強效應成像，無需注射造影劑，減輕患者腎臟負擔，避免造影劑過敏的危險，鑒于這些優點，目前臨床應用最為廣泛。TOF-MRA一般采用的是K空間并行采集技術，為兼顧高分辨率、良好信噪比和合理掃描時間，PI-TOF的空間覆蓋范圍往往受限。MR新型快速成像技術壓縮感知的出現，極大加快了成像速度。CS利用變換空間描述信號，隨機采樣少量K空間數據，再運用非線性迭代重建出圖像，縮短了采樣時間，使得低采樣率下恢復高分辨信號成為了可能。MRI采集到的數據不是直接的圖像像素而是全圖像的信息，去掉一部分數據并不會導致一部分圖像信息永久的丟失，因其仍舊被包含在其他數據里。實現CS成像須滿足3個必備條件：圖像的稀疏、不相干欠采樣和迭代重建，TOFMRA圖像具有高度稀疏性，適合CS技術。

本研究發現，PI原始軸位圖像中心部分存在散在斑點樣噪聲，而CS斑點樣噪聲減少，考慮是由于CS重建使用了迭代重建算法，從而降低了背景噪聲。隨著CS的AF增加，原始軸位圖像出現了較明顯的彎曲條紋狀偽影，這些偽影可能來自于顱骨邊界[12]。CS重建圖像對MIP圖像幾乎無影響，因為MIP圖像處理是在3D模式下將高信號像素連接起來，偽影是對不均勻背景信號的額外調制，與背景中正常信號變化相比，附加調制在空間上變化緩慢幅度較小，因此血管分割算法不會因該偽影而顯著降低效能。在基于3D MIP圖像分析中。本研究發現，PI圖像在大腦中動脈M2段近端、頸內動脈顱底段出現信號減低，可能與血液出現湍流和慢血流有關，圖像信號的丟失降低了圖像質量，影響疾病診斷的準確性[14]。CS圖像相同部位局部血管信號減低不明顯或不減低，可以很好的改善這一現象，提高圖像診斷質量，增加了疾病診斷的信心。圖像診斷質量定性評估結果表明，CS5與PI相比，在相當的掃描時間內，CS5可以提供更好的圖像質量；CS10進一步顯著縮短了掃描時間，仍然可以提供與PI質量相當的圖像。此外，CS5圖像對分支小血管的顯示能力優于CS10，CS10與PI相當。Yamamoto等[12]報道，CS可以在等效時間內改善分支小血管的可視化，或在較短的掃描時間內獲得等效的結果，本研究結果與之相符合。分支小血管的顯示有助于煙霧病的評估，本研究中的2例煙霧病患者，其煙霧血管的顯示CS5優于PI，CS10與PI相當。但是，本研究中煙霧病病例數較少，尚需進一步擴大樣本量，對之進行更深入的研究。

圖像的SNR和CNR是圖像質量評價的一項重要指標，本研究結果顯示，CS5優于CS10，隨著AF的增加，CS圖像的SNR和CNR有所下降，這可能與CS的欠采樣有關。CS10縮短掃描時間的同時可以獲得與PI相當的SNR和CNR，CS5與PI的差異無統計學意義，但考慮到P值接近0.05(P=0.056)，本研究如果擴大樣本量分析，CS5可能呈現優于PI的結果。血管邊緣銳利程度對血管狹窄的評估具有重要的意義，本研究結果表明：CS圖像血管邊緣銳利度優于PI，CS5優于CS10。PI血管邊緣毛糙，可能會造成血管狹窄的假象，影響血管狹窄的判斷，而CS圖像血管邊緣銳利，增加了血管狹窄診斷信心。圖像的診斷效能是多種因素共同作用的結果，因此壓縮感知技術的診斷效能要結合上述定性和定量方法進行綜合評價[15]。此外，CS-TOF可以自動、快速重建薄層冠狀位和矢狀位MIP圖像，有助于血管疾病的初步判斷，從而決定受試者是否需要進行其他磁共振序列的檢查，如高分辨血管壁序列成像等。Yamamoto等[12]報道，CS-TOF的圖像重建時間大約10 min，本研究使用了一種圖像處理單元(graphic processing unit，GPU)進行加速重建，CS5和CS10的數據重建時間分別為2 min 35 s和1 min 13 s，滿足臨床工作流程需要。

本研究的不足之處在于PI-TOF 的重建體素矩陣(0.4 mm×0.4 mm×0.6 mm)和CS-TOF(0.4 mm×0.4 mm×0.4 mm)不完全相同。但如果將PI的體素矩陣改為和CS相同，則掃描時間將變成11 min。因此，增加層厚到0.6 mm，保持掃描范圍和層面間分辨率(0.4 mm×0.4 mm)與CS-TOF一致，這樣掃描時間可控制在5 min，符合臨床常規應用的PITOF。本研究在測量SNR時，均采用手動勾畫圓形ROI，存在主觀性，可能會產生抽樣偏差。

4 結論

壓縮感知成像技術在頭顱TOF-MRA成像中具有明顯的優勢，CS10的掃描時間與PI相比縮短了近一半，血管邊緣銳利度優于PI，圖像質量及分支小血管的顯示能力與PI相當，適用于不能耐受長時間檢查的患者。CS5的掃描時間與PI相近，但是其圖像質量、血管邊緣銳利度和分支小血管顯示能力均優于PI，可提高顱內血管狹窄性病變的診斷信心，具有較高的臨床應用價值。