基于模型迭代重建算法在減少后顱窩CT圖像硬化偽影中的價值研究

薛旭濤，韓志威，劉 燕，張 箭，李鮮寧，嚴 濤

(1.西電集團醫(yī)院放射影像科，陜西 西安 710077；2.空軍軍醫(yī)大學西京醫(yī)院，陜西 西安 710032)

頭面部高密度不規(guī)則骨質(zhì)的存在常導(dǎo)致顱腦CT檢查時局部信號缺失，進而產(chǎn)生線束硬化偽影，影響顱內(nèi)細小結(jié)構(gòu)及病變的檢出與診斷，其中后顱窩硬化偽影最為明顯，表現(xiàn)為雙側(cè)巖骨間橫行低密度影的亨氏暗區(qū)[1-2]，常影響腦干、小腦蚓部、橋小腦角病變的顯示。原始數(shù)據(jù)空間進行的基于模型迭代重建(Model-based iterative reconstruction，MBIR)引入了復(fù)雜的數(shù)學公式計算射線硬化、散射和金屬偽影等物理效應(yīng)，能有效地提高圖像的空間分辨率，降低有效輻射劑量[3-6]。新一代MBIR標準設(shè)置(MBIRSTND)為兼顧密度和空間分辨率設(shè)置，MBIRNR40為優(yōu)化低密度對比設(shè)置，能進一步減低噪聲和優(yōu)化CT圖像質(zhì)量，頭頸部CT檢查推薦應(yīng)用MBIRNR40[7]。本研究擬通過設(shè)計體模掃描及選取臨床病例進行分組測量和主觀評價，比較濾波反投影(Filtered back projection，F(xiàn)BP)、自適應(yīng)迭代重建(Adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR)與MBIR圖像的硬化偽影，探討并驗證MBIRSTND和MBIRNR40在消除后顱窩硬化偽影中的價值。

1 材料與方法

1.1 設(shè)備與材料 寶石能譜64排CT(Discovery CT750HD)；碘海醇(批號：02210413；規(guī)格：350 mgI/ml；美國通用藥業(yè))；容納9支試管的血管模型(QSP-1，日本Fuyo公司)；蒸餾水。

1.2 研究方法

1.2.1 體模實驗：蒸餾水稀釋碘海醇。試管內(nèi)分別填滿純水、鈣溶液，以及1、2、5、10、20、30 mgI/ml溶液(各2支，1支置于中央)，使用能譜64排CT顱腦條件軸位掃描(掃描參數(shù)：管電壓120 kVp，管電流 280 mA，轉(zhuǎn)速1 s/r，層厚與層距均為5.0 mm)。將充滿6支碘濃度(由小到大順序，編號1～6)、鈣溶液(編號7)及蒸餾水(編號8)試管按順時針方向排列于周圍區(qū)域，中心區(qū)域放置30 mgI/ml溶液(編號9)試管。在周圍區(qū)域各試管外側(cè)1 cm范圍內(nèi)、蒸餾水和1 mgI/ml溶液試管2 cm范圍外分別放置約1 cm2圓形感興趣區(qū)(ROI)，測量硬化偽影干擾區(qū)噪聲值(SD1-8)及背景噪聲值(SD背景)，計算不同密度試管旁區(qū)域偽影指數(shù)(AI)。AI1-8=(SD1-82-SD背景2)1/2[8]。

1.2.2 臨床資料分析：隨機抽取2020—2021年80例患者頭部CT平掃原始數(shù)據(jù)，其中男性47例，女性33例，年齡35～78(60.10±11.89)歲。所有患者CT未診斷后顱窩病變。軸位掃描曝光條件同體模實驗。80例顱腦CT患者原始數(shù)據(jù)使用FBP、ASIR40、MBIRSTND、MBIRNR40四種算法重建層厚0.625 mm圖像，主客觀比較不同重建算法圖像后顱窩偽影對腦干的影響。客觀方面選取后顱窩亨氏暗區(qū)最明顯層面放置ROI，以小腦白質(zhì)為背景，測量偽影干擾區(qū)腦干AI，AI腦干=(SD腦干2-SD小腦白質(zhì)2)1/2。主觀方面采用5分法[9]評價圖像：1分，后顱窩可見較多條狀偽影并重疊，呈斑塊及斑片狀，嚴重影響診斷；2分，后顱窩可見較多條狀偽影，影響診斷；3分，后顱窩可見條狀偽影，基本不影響診斷；4分，后顱窩偽影呈線樣，不影響診斷；5分，后顱窩無偽影或僅可見少許線樣偽影，圖像質(zhì)量好。

1.3 統(tǒng)計學方法 使用 SPSS 20.0統(tǒng)計學軟件進行分析。計量資料以均數(shù)±標準差表示，噪聲及AI比較采用單因素方差分析和配對t檢驗。主觀評分分布比較采用Wilcoxon秩和檢驗。P<0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié) 果

2.1 不同重建圖像試管周圍噪聲及AI比較 見表1。不同重建圖像噪聲、AI間兩兩比較差異均有統(tǒng)計學意義，其中FBP噪聲和AI最大，MBIRNR40噪聲和AI最小，MBIRSTND噪聲和AI小于ASIR40(均P<0.05)。

2.2 不同重建圖像后顱窩內(nèi)腦干噪聲及AI比較 見表2。不同重建圖像噪聲、AI間兩兩比較差異均有統(tǒng)計學意義，其中FBP噪聲和AI最大，MBIRNR40噪聲和AI最小，MBIRSTND噪聲和AI小于ASIR40(均P<0.05)。

表1 不同重建圖像試管周圍噪聲及偽影指數(shù)比較

表2 不同重建圖像后顱窩內(nèi)腦干噪聲及偽影指數(shù)比較

2.3 不同重建圖像主觀評分分布比較 見表3。MBIRSTND和MBIRNR40圖像后顱窩腦干亨氏暗區(qū)偽影減少，質(zhì)量較好。MBIRSTND圖像主觀評分分布與FBP和ASIR40比較差異有統(tǒng)計學意義(Z=2.859、2.913，均P<0.05)。MBIRNR40圖像主觀評分分布與FBP和ASIR40比較差異有統(tǒng)計學意義(Z=2.836、2.850，均P<0.05)。MBIRSTND與MBIRNR40、FBP與ASIR40圖像主觀評分分布比較差異無統(tǒng)計學意義(均P>0.05)。

表3 不同重建圖像主觀評分分布情況比較(例)

3 討 論

線束硬化效應(yīng)可導(dǎo)致CT圖像上骨性結(jié)構(gòu)旁或骨性結(jié)構(gòu)間出現(xiàn)條形暗色區(qū)域，其原因在于X線束光譜較寬，當照射到較厚高密度物體時不同波長(或能量)的X線衰減不同，導(dǎo)致低能量射線明顯不均衡吸收，由于衰減系數(shù)除取決于投射物體密度本身外，尚依賴于射線能量，因此當“硬化的”線束繼續(xù)穿經(jīng)高密度周圍組織結(jié)構(gòu)時便會產(chǎn)生線束硬化偽影，常出現(xiàn)在肩部、胸廓入口處、眼眶、后顱窩等部位。在圖像重建過程中這種偽影如未加以補償和修正，將影響和干擾正常結(jié)構(gòu)顯示和病變的CT診斷[1]，其中以顱底掃描時兩側(cè)顳骨間橫行帶狀低密度區(qū)的亨氏暗區(qū)(也稱亨氏偽影、巖骨間透明帶、巖骨間低密度偽影)最為典型，后顱窩低密度偽影帶常影響腦干早期或小的缺血性病變的診斷[10-11]。當前技術(shù)條件下，常采用掃描線平行聽眶線[12]減少同層面骨量導(dǎo)致的硬化效應(yīng)。64層CT先進軟、硬件也為減輕或消除后顱窩偽影提供了更多新的途徑，如應(yīng)用寬體探測器[9]、 虛擬單能量[1，13-14]、迭代重建算法[15-17]等。FBP雖然運算量小、重建速度快，但因其理想、簡單化的重建算法而導(dǎo)致明顯圖像噪聲的弊端日益受到重視。近年來，隨著圖形快速并行處理器等計算機技術(shù)的應(yīng)用，CT迭代算法已逐漸普及。ASIR應(yīng)用了數(shù)據(jù)采集和噪聲統(tǒng)計模型，可明顯改善圖像質(zhì)量和降低輻射劑量[18-19]。 MBIR重建采用了系統(tǒng)噪聲、光學和數(shù)據(jù)統(tǒng)計的綜合物理模型，對掃描對象的3D體素進行數(shù)學計算以減輕散射、射束硬化和金屬衰減偽影[20-23]，理論上有利于減少后顱窩硬化偽影。早期MBIR(VEO 2.0)僅有標準0.625 mm重建設(shè)置，有研究[24-26]報道其可減少口腔金屬偽影對頸部血管的影響。新一代MBIR(VEO 3.0)提供的紋理增強功能可減低三維方向上各體素減噪聲，減少圖像偽影，且增加了層厚和調(diào)控空間、密度分辨率等更多重建選項，除提供VEO 2.0中默認的MBIRSTND設(shè)置外，還提供降噪(NR)和優(yōu)化空間分辨率(RP)設(shè)置，旨在根據(jù)檢查目的平衡空間分辨率和圖像噪聲間的矛盾，本研究重建方式里也選擇了代表VEO 2.0的MBIRSTND。在表述上，以前綴NR或RP后加上相對于標準設(shè)置百分比的數(shù)字，如MBIRNR40代表降噪40%，MBIRRP20代表空間分辨率增加20%。既往研究[6]推薦頭頸部CT檢查采用降低噪聲設(shè)置的MBIRNR40。本研究中，體模實驗發(fā)現(xiàn)MBIRNR40重建圖像高密度試管旁噪聲和AI最小，F(xiàn)BP噪聲和AI最大，MBIRSTND噪聲和AI小于ASIR40。臨床小樣本主客觀評價進一步發(fā)現(xiàn)，MBIRNR40重建圖像后顱窩腦干低密度偽影的噪聲和AI最小，MBIRSTND和MBIRNR40圖像后顱窩腦干亨氏暗區(qū)影響小，優(yōu)于FBP和ASIR40，驗證了MBIRSTND和MBIRNR40在消除后顱窩偽影中的價值。

綜上所述，MBIR能夠顯著降低后顱窩腦實質(zhì)圖像噪聲，抑制后顱窩偽影，提高后顱窩圖像質(zhì)量，特別是優(yōu)化低密度對比設(shè)置的MBIRNR40。但本研究尚有一些局限性：首先，這項研究各重建圖像具有一定特點，圖像噪聲差距較大，主觀評分及驗證易存在主觀偏差影響；其次，MBIR重建需要較長處理時間，大約需要20～40 min，并且不會實時生成重建圖像[27-28]；再次，本研究臨床部分入組患者數(shù)量少；最后，ASIR僅采用了40%混合迭代權(quán)重，MBIR僅采用了MBIRSTND和MBIRNR40，需進一步驗證更大樣本量、更高ASIR權(quán)重百分比以及其他MBIR設(shè)置來闡明MBIR在減少后顱窩偽影中的價值。