基于全模型迭代算法對腹部CT血管造影圖像質量改善探討

于克禎，李玲，王國選，尤子瓏，張雷，王宏，許英浩，陳涓

1.北京醫院 國家老年醫學中心 中國醫學科學院老年醫學研究院 放射科，北京 100730；2.佳能醫療系統（中國）有限公司，北京 100015

引言

目前，對于腹部血管疾病，如動脈夾層、動脈粥樣硬化、動脈瘤、腸系膜上動脈閉塞等的診斷方法主要有超聲、CT 血管造影（Computed Tomography Angiography，CTA）、數字減影血管造影（DigitalSubtractionAngiography，DSA）等[1]。其中，腹部CTA因其無創、快捷、經濟、重建功能強大、多方位重建等優勢已廣泛應用于臨床診斷[2]，在腹部疾病的臨床影像學檢查中有重要的作用。但由于CT檢查存在電離輻射的問題，在降低輻射劑量的同時保證圖像質量已成為研究熱點。既往研究[3]常通過改變管電壓、管電流或使用自動管電流調制技術等，以提高圖像的質量。近年來，有研究指出，可以使用不同的重建后處理技術來提高圖像質量[4]。由于標準濾波反投影重建算法（Filtered Back Projection，FBP）存在部分局限性，如對圖像噪聲敏感，故重建之后的圖像具有噪聲高、條紋偽影明顯和空間分辨力較差的特點[5]，導致FBP圖像質量較低，在一定程度上無法滿足臨床診斷要求。目前，混合迭代重建算法（Adaptive Iterative Dose Reduction 3D，AIDR 3D）已廣泛應用于臨床診斷，而近年新提出的一種CT重建算法——全模型迭代算法（Forward Projected Model-Based Iterative Reconstruction Solution，FIRST）也逐漸體現出其獨特的優勢，研究表明，該算法可有效降低輻射劑量、改善空間分辨率，從而有效提高圖像質量[6-8]。但目前國內尚缺乏FIRST算法在腹部CTA應用的研究。基于此，本研究旨在探討與FBP、AIDR 3D算法相比，FIRST算法對腹部圖像質量的改善情況，以期為臨床治療提供一定的理論依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2021年8—10月于北京醫院因腹部疾病接受腹部CTA檢查的患者30例，其中男性16例，女性14例，平均年齡（63.37±6.73）歲。所有患者行腹部CTA檢查前均簽署書面知情同意書。納入標準：① 年齡＞18歲；② 體重＜80 kg。排除標準：① 嚴重的運動偽影或金屬偽影影響圖像質量；② 有碘過敏史；③ 存在嚴重的肝腎疾病。

1.2 掃描方案

采用佳能 Aquilion ONE Genesis 320 排 CT（佳能醫療，日本）進行掃描，患者取仰臥位，雙足先進，雙手上舉交叉抱頭，掃描前進行呼吸訓練，吸氣后屏氣掃描，掃描參數如下：螺旋掃描，管電壓120 kV，自動管電流調節（標準差為6），螺距0.813，準直器寬度為40 mm。對比劑選擇碘帕醇370 mg I/mL（上海博萊科信誼藥業有限公司），經肘正中靜脈按照體重確定注射濃度為1.2 mL/kg的碘對比劑，注射20 s，隨后注射30 mL 0.9%氯化鈉溶液。掃描范圍覆蓋膈頂至髂前上棘連線水平。采用高壓團注對比劑追蹤技術，感興趣區放置于腎上極水平降主動脈，監測閾值達180 HU后觸發掃描。將原始數據分別以FBP、AIDR 3D及FIRST Body算法進行重建，AIDR 3D、FIRST算法迭代等級選擇Standard，重建視野320 mm，重建層厚0.5 mm，層間隔 0.5 mm，窗寬 350 HU，窗位 40 HU。根據其重建算法，分為FBP組（30例）、AIDR 3D組（30例）及FIRST組（30例）。由1名有5年以上工作經驗的技師進行容積再現（Volume Reproduction，VR）、最大密度投影（Maximum Density Projection，MIP）、曲面重建（Curved Plannar Reconstruction，CPR）3種后處理重建。將重建數據傳至相應工作站。

1.3 圖像質量評價

1.3.1 主觀質量評價

由2名工作經驗分別為7年及10年以上的放射科技師，通過雙盲法按照5分標準[9]進行評估，見表1。其中，一級分支包括腹腔干（Celiac Trunk，CT）、腸系膜上動脈（Superior Mesenteric，SMA）、腸系膜下動脈（Inferior Mesenteric Artery，IMA）及腎動脈（Renal Artery，RA）；二級分支主要包括肝固有動脈、脾動脈。圖像質量評分≥3分認為可以進行診斷。若2名技師意見存在分歧時，探討一致后得出最終結論。

表1 腹部動脈圖像診斷標準

1.3.2 客觀質量評價

將獲得的圖像傳輸至商業軟件RadiAnt DICOM Viewer（2020.2.3版本），在軸位圖像上測量主要血管、豎脊肌的CT值及噪聲標準偏差（Standard Deviation，SD）值，主要血管包括胸12水平腹主動脈（Abdominal Aorta，AA）、腹腔干起始處、腸系膜上動脈、腎動脈、肝右動脈（Right Hepatic Artery，RHA）。在測量部位放置感興趣區（Region of Interest，ROI），大小約占血管管腔的 2/3，注意避開鈣化、管壁等。測量腹腔干起始段層面豎脊肌作為背景CT值及噪聲值，ROI面積約45 mm2，每個參數測3次取平均值，并計算信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）及對比噪聲比（Contrast to Noise Ratio，CNR）。

1.4 有效輻射劑量

通過CT劑量報告表獲得患者輻射劑量，記錄容積劑量指數（Volume CT Dose Index，CTDIvol）及劑量長度乘積（Dose Length Product，DLP），并計算有效輻射劑量（Effective Dose，ED）。其中，ED=DLP×K，K 為劑量轉換系數，本研究中K值取0.015 mSv/（mGy·cm）[10]。

1.5 統計學方法

采用SPSS 26.0統計學軟件進行數據分析。首先對連續性變量行正態性檢驗，若為正態分布數據則以±s表示，通過單因素方差分析比較其組間差異，組內差異通過最小顯著性差異法進行比較；若為偏態數據，則以M（Q1，Q3）表示，通過非參數檢驗進行比較。此外，對于主觀評分，通過Kappa分評估兩醫師的一致性，Kappa≤0.20為較差，0.20＜Kappa≤0.40為稍差，0.40＜Kappa≤0.60為中等，0.60＜Kappa≤0.80為較好，Kappa＞0.80為好。以P＜0.05表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料

本研究共納入30例患者，其中男性16例，女性14例，平均年齡（63.37±6.73）歲；平均CTDIvol為（6.37±1.92）Gy；平均DLP為（282.42±106.33）mGy·cm；平均輻射劑量為（4.24±1.59）mSv。

2.2 主觀圖像質量

對2名技師的主觀評分進行一致性比較，發現兩者主觀評分一致性較好，Kappa值為0.756。對3組圖像的主觀質量評分進行分析，結果顯示3組圖像的主觀評分存在明顯的統計學差異（P＜0.001）；組間比較顯示，FIRST組評分優于FBP組、AIDR 3D組（P＜0.001），且AIDR3D組評分優于FBP組（P＜0.05）。相比于FBP重建算法，AIDR 3D、FIRST重建算法均可提高腎動脈對比度、清晰度，并顯著降低偽影，且FIRST算法組圖像質量更佳，見表2和圖1。

圖1 腹部CT血管造影檢查圖像

表2 不同重建圖像主觀質量評分比較（±s，分）

表2 不同重建圖像主觀質量評分比較（±s，分）

注：P1為FIRST組與FBP組進行比較；P2為FIRST組與AIDR 3D組進行比較；P3為AIDR 3D組與FBP組進行比較。

組別 主觀質量評分FBP組 2.93±0.37 AIDR 3D組 4.13±0.35 FIRST組 4.60±0.50 H值 32.246 P值 ＜0.001 P1值 ＜0.001 P2值 ＜0.001 P3值 0.038

2.3 客觀圖像質量

由表3可知，在腹部主要血管及背景（肌肉）的SD值方面，FIRST組＜AIDR 3D組＜FBP組；在SNR及CNR方面，FIRST組＞AIDR 3D組＞FBP組；3組重建算法的SD值、SNR、CNR差異有統計學意義（P＜0.001）。3組腹部主要血管（腹腔干、腸系膜上動脈、腎動脈、肝右動脈）的CT值無統計學差異（P＞0.05）。組內分析顯示，AIDR 3D組和FIRST組所有血管的SD值均顯著低于FBP組（P＜0.001），且FIRST組SD值低于AIDR 3D組，差異有統計學意義（P＜0.001）；對于RHA，AIDR 3D組與FBP組的SNR無統計學差異（P＞0.05）；FIRST組、AIDR 3D組與FBP組的SNR、CNR均有統計學差異（P＜0.05）。

表3 不同重建算法的腹部血管與背景的CT值、SD值、SNR及CNR（±s）

表3 不同重建算法的腹部血管與背景的CT值、SD值、SNR及CNR（±s）

注：P1表示FBP組與AIDR 3D組進行比較；P2表示FBP組與FIRST組進行比較；P3表示AIDR 3D組及FIRST組進行比較。SD：噪聲；SNR：信噪比；CNR：對比噪聲比；AA：腹主動脈；CT：腹腔干；SMA：腸系膜上動脈；RA：腎動脈；RHA：肝右動脈。

指標 FBP組 AIDR 3D組 FIRST組 F值 P值 P1值 P2值 P3值CT值AA 288.31±39.64 286.33±39.50 288.80±44.06 0.030 0.970 0.853 0.963 0.817 CT 275.71±39.01 272.75±37.05 278.24±40.23 0.150 0.861 0.769 0.801 0.585 SMA 277.52±39.63 275.82±38.12 285.37±37.33 0.529 0.591 0.865 0.430 0.338 RA 272.25±43.58 272.36±42.26 282.40±41.72 0.563 0.5571 0.992 0.358 0.363 RHA 263.28±45.58 259.38±45.04 281.45±54.79 1.757 0.179 0.757 0.152 0.083肌肉 50.63±9.91 49.40±8.92 51.23±9.46 0.293 0.747 0.614 0.808 0.455 SD AA 44.98±6.58 21.63±2.88 14.22±2.84 388.593 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 CT 41.33±7.68 21.89±6.47 13.32±4.40 154.331 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 SMA 43.02±12.19 22.76±7.16 14.02±5.03 88.447 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 RA 50.00±18.17 26.55±9.39 14.16±3.36 69.426 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 RHA 49.25±16.45 29.66±12.13 13.27±4.06 67.232 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001肌肉 38.35±9.12 18.93±4.65 15.45±4.13 112.566 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 0.037 SNR AA 6.57±1.44 13.51±2.73 21.31±5.95 108.875 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 CT 6.87±1.47 13.33±3.68 23.69±10.37 52.639 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 SMA 7.13±2.78 13.56±5.26 24.09±12.84 32.972 ＜0.001 0.003 ＜0.001 ＜0.001 RA 6.20±2.59 11.33±4.10 21.07±5.92 87.576 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 RHA 5.95±2.25 10.22±4.30 24.57±15.35 33.013 ＜0.001 0.079 ＜0.001 ＜0.001 AA 6.51±1.93 13.07±3.37 16.25±4.75 59.039 ＜0.001 0.01 ＜0.001 ＜0.001 CT 6.20±2.00 12.35±3.27 15.48±4.34 59.949 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 SMA 6.24±1.92 12.53±3.29 16.02±4.32 66.604 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 RA 6.11±2.06 12.33±3.44 15.88±4.72 57.354 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 RHA 5.85±1.95 11.60±3.41 15.62±4.77 56.845 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 CNR

3 討論

近年來，隨著CT重建技術的迅猛發展，不同圖像重建算法越來越廣泛地應用于臨床，其中迭代CT重建技術使CT圖像質量有明顯的提高[11]。其中，FIRST是一種新型的基于模型的迭代算法，該算法是真實的基于模型的迭代 重 建（Model Based Iterative Reconstruction，MBIR） 算法，即每一次迭代都要執行一個前向投影步驟[12]。通過FIRST算法進行圖像重建，可以顯著提高小血管的空間分辨率，使血管更加銳利[12-13]。已有研究證實，使用AIDR 3D算法在腹部血管造影的圖像相較于FBP有一定的改善[14]，而相較于AIDR 3D算法，FIRST算法在胸部、冠脈CTA、頭頸CTA的圖像質量上優勢明顯[15-17]。

本研究發現，FIRST組中腹部主要血管（腹腔干、腸系膜上、腸系膜下動脈、腎動脈、肝右動脈）及背景肌肉的CNR、SNR較FBP組及AIDR 3D組明顯提高，AIDR 3D組和FIRST組在腹部大血管（腹主動脈、腹腔干、腸系膜上動脈和腎動脈）均可滿足診斷需求，但在顯示小的動脈，如肝右動脈時，FIRST組較AIDR 3D組有更清晰的圖像；主觀評價上，肝右動脈及其分支對比度更高，輪廓更加清晰、銳利，血管整體圖像質量評分更高。臨床上在腸系膜上動脈栓塞疾病中，腹部CTA可多方位觀察，因FIRST算法對小血管顯示較其他算法更加清晰，使用FIRST算法重建的數據經MIP、CPR后處理技術可以更清楚地看到腸系膜上動脈主干有無附壁血栓，管腔形態的變化，以及其稍遠端內膜的情況，同時為疾病合理治療提供影像支持。有研究表明[18]，與FBP重建方法相比，AIDR在相同掃描條件下可以提高腎動脈CTA圖像質量，降低圖像噪聲，在本研究腎動脈的圖像客觀質量評分中，相比于AIDR 3D組，FIRST組的CNR、SNR明顯提高，使腎動脈邊緣輪廓更加清晰，這為腎動脈狹窄性高血壓的診斷提供了更多的影像支持。也有研究表明，FIRST組在冠狀動脈常見疾病，如動脈粥樣硬化中血管斑塊密度和腔-斑塊對比度增加[19]。本研究在主觀圖像質量評分中也發現，FIRST算法能更加清晰的顯示斑塊，為臨床診斷提供更加清晰的圖像。

研究表明，AIDR 3D重建算法在不影響CT密度的情況下，與FBP相比，AIDR 3D將圖像噪聲降低了39%，從而提高了冠狀動脈 CT 血管成像（Coronary Computed Tomographic Angiography，CCTA）的SNR和CNR[20]；Maeda等[15]研究發現，在冠狀動脈CTA的應用中，相比于AIDR 3D算法，使用FIRST算法進行重建，FIRST允許減少28%的劑量，同時提高圖像質量。此外，Hassani等[17]在胸部低劑量CT的研究中發現，與AIDR 3D相比，FIRST重建算法的圖像在肺窗（窗寬1500 HU，窗位650 HU）顯示下，SD值下降44%；在軟組織窗（窗寬400 HU，窗位35 HU）顯示下，SD值下降約32%；陸曉平等[21]發現，在100 kV條件下使用全模型迭代技術的頭頸CTA圖像，相比于FBP組，FIRST組主動脈弓處的噪聲降低約77%，在大腦中動脈處噪聲降低約32%。此外，該研究還發現，低劑量掃描的FIRST重建圖像質量滿足診斷，因此，未來可以進一步在降低輻射劑量、對比劑劑量的基礎上，通過FIRST重建以提高圖像質量。但本研究通過FIRST算法重建的腹部血管圖像的CT值未見顯著提高，這與Wu等[6]研究略有差異，其具體原因有待于進一步的研究，可能與圖像采用了FIRST BODY重建方式有關，但上述發現與結論并不矛盾，通過FIRST重建獲得的圖像噪聲明顯降低，信噪比顯著增加，圖像也更加清晰。

本研究尚存在一定的局限性：① 本研究為單中心小樣本研究，可能存在部分偏倚；② 本研究僅選擇了標準模式的FIRST重建，未來可針對FIRST算法的多種重建模式進行研究；③ 本研究僅探討了FIRST技術對圖像質量的改善情況，未進一步降低輻射劑量，探討FIRST技術對低劑量圖像掃描的改善情況。

4 結論

本研究從客觀及主觀方面評估了FIRST算法在腹部CTA圖像方面的應用價值，研究發現，與FBP和AIDR 3D算法相比，FIRST重建算法可以顯著改善腹部CTA的圖像質量，對于腸系膜上動脈、腎動脈等分支血管，特別是對于下一級的分支血管肝右動脈的顯示優勢更為明顯。