重建參數對于基于CZT半導體探測器SPECT/CT系統锝絕對定量準確性的影響

王深，張如意，王澎，譚建，李寧，林曉云，孟召偉，賈強

天津醫科大學總醫院 核醫學科，天津 300052

引言

單光子發射計算機斷層掃描（Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）/CT系統自20世紀90年代發明以來，已被廣泛應用于診斷人類各種疾病，如心肌疾病、內分泌疾病、中樞神經系統疾病等[1-3]。SPECT/CT系統原理為Anger攝像機使用NaI（Tl）作為閃爍材料，通過閃爍光的位置計算出發生γ射線在人體中的位置[4]。目前1種新型的基于數字化碲-鋅-鎘化物（Cadmium-Zinc-Telluride，CZT）的SPECT/CT系統配備固態探測器，可在高壓電場下將入射的γ光子轉化為電子-空穴對，直接產生電信號[5]，這一過程避免了光子損耗，同時由于其具有比傳統NaI SPECT/CT系統更高的空間和能量分辨率，因此在得到更好的圖像質量的同時[6]，采集時間較短，輻射劑量較低[7-8]。

絕對定量最初應用于正電子發射計算機斷層掃描（Positron Emission Computed Tomography，PECT），由于其定量精度高，被認為是冠心病、微血管疾病、腫瘤等的無創定量分析方法的“金標準”[9-11]。傳統的NaI SPECT/CT系統無論是空間分辨率還是能量分辨率均相對較低，同時與PET相比，在SPECT/CT系統中應用的放射性核素，有更多的散射光子[12-13]。這些缺點可能會放大部分體積效應，影響散射校正（Scatter Correction，SC）、衰減校正（Attenuation Correction，AC）和分辨率恢復校正（Resolution Recovery Correction，RR）的效果，因此，SPECT/CT圖像可能更難量化。

然而近年來，隨著SPECT/CT系統的發展，絕對量化也得到了廣泛的驗證和應用，研究表明，在重建協議標準化的情況下，絕對SPECT/CT定量在不同的SPECT/CT設備中前景廣闊[14]。雖然已有臨床實踐表明，各種重建參數也可能影響SPECT/CT定量的準確性，但大多數研究僅基于傳統的NaI SPECT/CT系統[15-17]，因此需要進一步研究不同的重建參數對CZT SPECT/CT絕對定量的影響。本研究旨在評估不同重建參數（包括迭代重建算法中的迭代次數和子集數、后濾波、AC、SC以及RR）對CZT SPECT/CT系統中锝定量準確性的影響。

1 材料與方法

1.1 模型準備

本實驗使用的體模（NEMA/IEC 2001）由一個“D”形圓柱體和6個直徑不同的球體（分別為37、28、22、17、13和10 mm）組成，同時將99mTcO4-（中國原子高科技術公司）以32∶1靶 -本（Target-to-Background，T/B）比對體模進行填充。采集時小球放射性濃度為0.20 MBq/mL。

1.2 圖像采集參數

在Discovery NM/CT 670 CZT（GE Healthcare，美國）上進行PET NEMA/IEC圖像質量模型的SPECT/CT采集，該模型配備寬能高分辨率準直器。所有SPECT圖像采用list模式（表模式）采集。采用步進模式360°雙探頭采集（120 s/6°/幀），矩陣大小為128×128，Zoom值為1。主能量窗為140%±7.5% keV，散射能量窗為120%±5% keV。CT采集管電壓為120 kVp，管電流為200 mA，矩陣尺寸為512×512，層厚為1.25 mm。

1.3 圖像重建參數

所有圖像均采用OSEM算法進行重建，迭代次數為1～90次，子集為2～30個。高斯濾波器的半高寬值（Full-Width Half-Maximum，FWHM）范圍為0.20～6.99 mm。本研究采用的校正方法包括基于CT的AC、基于雙能量窗技術的SC、基于點擴散函數的RR校正。采用AC+SC+RR、AC+SC、AC+RR 3種圖像校正組合評價圖像校正方法的影響。分析過程中在確定所有其他參數的同時，評估某個參數的影響，以確定最優值。

1.4 定量分析

1.4.1 恢復系數

以CT圖像中球體的內邊緣為參考，繪制6個球體的感興趣區（Volume of Interest，VOI）。使用GE-xeleris 4.0工作站（GE Healthcare，美國）的Q.Metrix自動計算3次平均攝取值（MBq/mL）。恢復系數（Recovery Coefficients，RCs）計算方式如公式（1）所示。

1.4.2 圖像質量評估

為評估圖像質量，按照NEMA NU 2-2012標準計算了對比度百分比和變異系數（Cofficient of Variation，COV）[18-21]。每個熱球的對比度QH,,j通過公式（2）計算。

式中，CH,,j為球體j的ROI平均值；CB,,j為球體j的背景ROI平均值；aH為熱球體中的活性濃度；aB為背景中的活性濃度。其中，背景ROI定義為：在每個層面上距離體模邊緣15 mm（但與任何熱球的距離不得小于15 mm）的位置繪制12個與對應熱球ROI大小形狀相同的背景區域。通過公式（3）計算每個熱球的背景變異度Nj。

式中，SDj為球體j的背景ROI計數的標準差；CB,,j為球體j的背景ROI平均值。

1.5 統計學分析

采用SPSS 23.0軟件進行統計學分析，所有圖形均由GraphPad Prism 8.3.0和Origin Pro 2021制作。通過Pearson秩相關和線性回歸分析，分析了RCs與不同迭代次數和子集數、FWHM之間的關系。采用配對t檢驗比較3種不同校正組合的RCs和對比度，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 迭代和子集數的影響

由圖1可知，較大球體的RCs比較小球體的RCs更早收斂，其中17～37 mm球體在35次迭代時收斂，10～13 mm球體在85次迭代時收斂。由表1可知，RCs與迭代次數之間存在顯著正相關關系（1～35次迭代，r=0.58～0.92；35～90次迭代，r=0.97～0.99，P＜0.05）。線性回歸分析表明，1～35次迭代β值高于 35～90次迭代的β值（0.63～1.60vs.0.02～0.15）。在前35次迭代中，RCs迅速增加。

圖1 迭代次數對RCs的影響

由圖2可知，RCs并未隨著子集數量的增加而迅速增加。較大球體（17～37 mm）的RCs在20次子集后趨于穩定。由表1可知，6個球體的r值介于0.68～0.89之間。經線性回歸分析，6個球的β值介于0.09～0.70之間。

圖2 子集數對RCs的影響

2.2 高斯濾波的影響

由圖3可知，隨著高斯濾波FWHM值的增大（0.70～6.99 mm），所有球體的RCs都顯著下降。由表1可知，不同直徑球體的高斯濾波器FWHM值與RCs呈顯著負相關（r=-1.00～-0.87，P＜0.05）。6個球體的β值均較高（-11.83～-9.49），此外，與迭代次數或子集不同，FWHM在RCs變化過程中無平臺期。

表1 不同重建參數下RCs的相關性和線性回歸分析

2.3 圖像校正方法的影響

圖4顯示了不同校正組合后重建圖像的視覺差異，由圖4可知，在所有T/B比值中，AC+SC+RR組合的視覺圖像質量較好。由圖5的剖面圖表明，AC+SC+RR組合的RCs更接近實際球活度濃度，AC+RR組合預測的平均攝取值最高，由表2可知，AC+SC+RR組合的RCs低于AC+RR組合，但高于AC+SC組合（32∶1 T/B比為67.80%～106.70%vs.75.68%～120.23%vs.29.91%～67.96%，P＜0.001）。由表3可知，AC+SC+RR組合重建的6個小球的對比度百分比高于其他校正組合（AC+SC+RRvs.AC+RR；AC+SC+RRvs.AC+SC，P＜0.05）。但由表 4可知，AC+RR組合的COV低于AC+SC+RR組合或AC+RR組合（P＜0.001）。AC+SC組合高于AC+SC+RR組合（100.70%～103.52%vs.85.95%～93.77%，P＜0.001）。

圖4 不同的圖像校正組合下的重建圖像

圖5 模體剖面圖

3 討論

研究表明，以CT圖像為參考，可避免SPECT/CT系統的部分體積效應，計算RCs的誤差更小[22]。Koole等[23]的研究表明，MR或CT圖像的高分辨率結構信息有助于確定SPECT/CT圖像中的潛在病變。

本研究結果表明，迭代次數對量化有較大影響。37～17 mm較大球的RCs比13 mm和10 mm小球體的RCs更早收斂（圖1），說明在絕對定量中，小的迭代次數即可能滿足較大的病變。雖然RCs與1～35次迭代的相關性低于35～90次迭代，但1～35次迭代的回歸系數比35～90次迭代的回歸系數高（表1）。所有球體的RCs在前35次迭代中也會迅速增加（圖1）。因此，確定最優迭代次數為35次。此外，子集和RCs之間的相關性并不明顯，各T/B比的回歸系數均較低（0.09～0.70），說明RCs不能隨著子集數量的增加而快速增加，因此子集對量化的影響相對較小。Vriens等[24]的模型研究也提示，子集對標準化攝取值的影響較小。本研究中，對于較大的球體（17～37 mm），RCs在20個子集后趨于穩定，而對于較小的球體（10～13 mm），RCs在20個子集后無顯著增加（圖2），因此本研究采用了20個子集。在Kupitz等[25]的研究中，最佳的迭代次數為24次，最佳的子集數為10個，所得出的最大球的定量誤差在10%左右，本研究結果相對更接近于真實值。這說明CZT SPECT/CT的定量準確性優于傳統NaI SPECT/CT。

在所有重建參數，高斯濾波FWHM值與RCs之間顯示最顯著的相關性（r=-1.00～-0.87）以及最高的回歸系數（-11.83～-9.49），這說明高斯濾波可能對定量準確性有較大影響。本研究顯示，RCs均隨FWHM的降低而顯著下降。由于高斯濾波在RCs中無平臺期（圖3），所以今后的研究中還需再進一步分析該參數。

AC+SC+RR組合在球體中具有較高的濃度一致性，同時AC+SC組合的RCs最低（圖5和表2）。AC+RR組合在各球體中計算的RCs均高于AC+SC+RR和AC+SC組合，這可能是對能量和位置信息不準確的散射光子進行補償的結果。AC+RR組合計算的最大37 mm球的RCs，正偏差甚至大于20%。相比之下，AC+SC+RR組合的正偏差僅為6.70%（表2）。由于散射光子占SPECT/CT探測器采集到的全部光子的20%～40%，應用SC可以在很大程度上降低計算濃度的誤差[26]。Kim等[17]的研究也證實AC、SC、RR的使用能夠很大程度上提高定量的準確性，與本研究結果一致。

表2 3種校正組合下所有球體的RCs比較（%）

在圖像質量方面，AC+SC+RR組合在所有T/B比率中具有最好的對比度（表3）。而AC+SC+RR在各T/B比值中COV均高于AC+RR組合（表4）。Knoll等[27]的研究也顯示了類似的結果，即SC的應用可能會增加背景變異性。這表明，雖然AC+SC+RR的定量性能最好，但其圖像質量可能存在一定的爭議。本研究主要目的為進行量化分析，因此選擇AC+SC+RR作為最優校正組合。本研究還表明，在所有T/B比率中，COV都相對較高，分析原因為在以量化為主要目標時不可避免，因為更大的迭代次數不僅會提高量化精度，同時會帶來更多的背景噪聲[28]。本研究結果從總體上解釋了以上重建參數在定量過程中的變化趨勢和影響程度，因此在臨床實踐中對于這些參數的組合估計可能仍有指導意義，可盡可能接近最優化的重建條件。

表3 3種不同校正組合下所有球體的對比度百分比比較（%）

表4 3種不同校正組合下所有球體的COV（%）

本研究有以下4個局限性：① 建立的重建參數可能只適用于定量目的和本研究中調查的CZTSPECT/CT設備。同時，由于各種設備性能的不確定性、各種算法的復雜性、以及臨床上受檢患者、采集協議和采集環境的多樣性，本文提出的效率最優的參數會不可避免的產生相應變動。② 為計算誤差最小的平均攝取值，并找出不同重建參數的影響，本研究以CT圖像為參考，繪制VOI，這在臨床應用上可能存在局限性。③ 本研究中相應COV均較高，這是以量化為主要目標時不可避免的結果。一般情況下，隨著迭代次數的增加，圖像高頻信息逐漸豐富，像素值與噪聲水平會相應增加，之后會逐漸趨于穩定。④ 定量測量僅使用基于CZT的SPECT/CT系統，而未使用基于NaI（Tl）的SPECT/CT系統，因此未進行兩者間的比較。

4 結論

迭代次數對于絕對定量有較大的影響，較小的病灶需要更大的迭代次數來提高定量準確性，其影響主要集中在35次迭代范圍內；子集數對于絕對定量的影響較小，RCs在20個子集后已無明顯變化；高斯濾波器的FWHM值對于絕對定量的影響最大，RCs隨著FWHM值的增加而顯著降低且無平臺期可供選擇。圖像校正方法對于絕對定量也有較大的影響。其中，AC+SC+RR組合下的絕對定量更接近于真實值且圖像質量相對較好。CZTSPECT/CT顯示了良好的定量準確度，且35次迭代，20個子集，AC+SC+RR校正組合和不進行濾波是較好的重建參數。