深度學(xué)習(xí)重建算法在顳骨低劑量CT檢查中的應(yīng)用研究

王天嬌，陳鈺，王沄，王曉，王曼，許英浩，馬壯飛，付海鴻，金征宇

1.中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院 放射科，北京 100730；2.佳能醫(yī)療系統(tǒng)（中國(guó)）有限公司，北京 100015

引言

近年來(lái)，CT因其較高的空間分辨率，適合顯示中耳和內(nèi)耳的精細(xì)解剖結(jié)構(gòu)，已成為顳骨成像的主要檢查技術(shù)[1-4]。CT是顳骨炎癥性疾病，如中耳炎和乳突炎等放射學(xué)檢查的“金標(biāo)準(zhǔn)”，在顳骨的疾病診斷中起著重要作用[5]。但因顳骨靠近腦干、晶體、腺體等對(duì)X線(xiàn)敏感性較高的部位，所以顳骨檢查需降低劑量，保護(hù)正常組織。基于合理可能盡量低原則，研究者提出了多種降低輻射劑量的方法，包括降低管電壓、管電流和采用容積掃描技術(shù)等，320排的CT可實(shí)現(xiàn)該目的[6-7]。因耳部問(wèn)題進(jìn)行顳骨疾病篩查以及隨訪(fǎng)的患者較多，所以用較低的輻射劑量得到較高的圖像質(zhì)量是重要的成像檢查目標(biāo)。目前，臨床上常用于顳骨CT的重建算法是濾波反投影（Filter Back Projection，F(xiàn)BP）重建，但在低劑量（Low Dose，LD）下FBP重建會(huì)增加圖像噪聲，降低圖像質(zhì)量[8-9]。近年來(lái)，通過(guò)CT技術(shù)的更新?lián)Q代，更寬的探測(cè)器、更快的管球旋轉(zhuǎn)速度以及更高級(jí)的重建算法在不斷發(fā)展。最新研發(fā)的深度學(xué)習(xí)重建（Deep Learning Reconstruction，DLR）算法使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將高質(zhì)量的全模型迭代重建圖像作為標(biāo)準(zhǔn)，使低質(zhì)量圖像學(xué)習(xí)高質(zhì)量全模型迭代重建圖像的特征，能在LD下明顯改善圖像質(zhì)量，降低圖像噪聲并保持較高的空間分辨率[10-12]。本研究旨在探究在LD顳骨CT檢查中使用DLR算法提高圖像質(zhì)量的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

前瞻性收集北京協(xié)和醫(yī)院2021年5—9月因耳部問(wèn)題需行顳骨CT檢查的患者。將這些患者采用隨機(jī)分組法平均分為正常劑量（Routine Dose，RD）組和LD組。納入標(biāo)準(zhǔn)：有臨床需求進(jìn)行顳骨CT檢查。排除標(biāo)準(zhǔn)：① 中耳炎、乳突炎患者；② 顳骨占位性病變患者；③ 顳骨及外耳道畸形患者；④ 骨破壞患者；⑤ 佩戴術(shù)后及金屬植入患者；⑥ 佩戴人工耳蝸患者；⑦ 年齡小于18歲或年齡大于80歲患者。共收集139例患者，因中耳炎、乳突炎排除15例，因顳骨占位性病變排除3例，因顳骨及外耳道畸形排除3例，因骨破壞排除2例，因術(shù)后、金屬植入及人工耳蝸排除8例，因年齡排除10例，最終納入98例患者，其中RD組49例，男18例、女31例，年齡（42.1±10.2）歲；LD組49例，男22例、女27例，年齡（50.3±8.6）歲。本研究為前瞻性研究，經(jīng)我院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（HS-2812），所有受試者簽署知情同意書(shū)。

1.2 CT掃描方法

所有患者均采用日本Canon Aquilion ONE GENESIS寬體320排CT對(duì)患者進(jìn)行顳骨CT掃描。檢查前確認(rèn)患者摘掉助聽(tīng)設(shè)備、發(fā)卡等金屬物品，囑患者在掃描過(guò)程中頭顱和口咽部保持不動(dòng)。患者仰臥于掃描床上，軸位以聽(tīng)下眶線(xiàn)為基線(xiàn)，掃描范圍自眉弓至乳突下。RD組掃描參數(shù)為：管電壓120 kV，管電流250 mA，旋轉(zhuǎn)時(shí)間1.0 s，容積采集方式，濾波函數(shù)FC81，矩陣512 ×512，重建層厚0.5 mm，重建層間距0.3 mm，采用FBP算法進(jìn)行重建，記為RD-FBP圖像。LD組掃描參數(shù)為：管電壓120 kV，管電流100 mA，旋轉(zhuǎn)時(shí)間0.5 s，容積采集方式，濾波函數(shù)FC81，矩陣512×512，重建層厚0.5 mm，重建層間距0.3 mm，采用FBP和DLR算法進(jìn)行重建，記為L(zhǎng)D-FBP和LD-DLR圖像。

1.3 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)

（1）客觀圖像質(zhì)量分析。將重建好的圖像傳輸?shù)絯orkstation VITAL工作站，由1名具有5年頭頸部放射檢查經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生在患者臨床資料及掃描參數(shù)未知的情況下測(cè)量，分別在4個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu)：錘砧關(guān)節(jié)、耳后肌肉、前庭和耳前皮下脂肪處畫(huà)4個(gè)圓形感興趣區(qū)域，面積為1.2 mm2，分別測(cè)量CT值和SD值，每個(gè)結(jié)構(gòu)測(cè)量3次取平均值。計(jì)算上述4個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu)的信號(hào)噪聲比（Signal to Noise Ratio, SNR），計(jì)算公式如下：SNR目標(biāo)結(jié)構(gòu)=CT均值目標(biāo)結(jié)構(gòu)/SD均值目標(biāo)結(jié)構(gòu)。

（2）主觀圖像質(zhì)量分析。由2名分別具有10年和15年頭頸部放射檢查經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生在不知道患者臨床資料及掃描參數(shù)的情況下，采用5分法分別對(duì)8個(gè)中耳和8個(gè)內(nèi)耳解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行主觀打分，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如下：1分：圖像質(zhì)量差，噪聲極高，不能顯示解剖結(jié)構(gòu)；2分：圖像質(zhì)量較差，噪聲高，能顯示基本解剖結(jié)構(gòu)，但不能評(píng)估細(xì)節(jié)；3分：圖像質(zhì)量一般，噪聲較高，能評(píng)估解剖結(jié)構(gòu)和部分解剖細(xì)節(jié)；4分：圖像質(zhì)量良好，噪聲一般，解剖結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)較為清晰；5分：圖像質(zhì)量?jī)?yōu)秀，噪聲低，解剖結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)非常清晰。對(duì)于存在爭(zhēng)議的圖像，由1名臨床經(jīng)驗(yàn)20年以上的放射學(xué)專(zhuān)家最終評(píng)估。如2名醫(yī)生評(píng)分一致性好，則將高年資醫(yī)生評(píng)分作為最終評(píng)分。

1.4 輻射劑量

掃描結(jié)束后記錄患者實(shí)際掃描中的CT劑量指數(shù)（CT Dose Index，CTDI）以及劑量長(zhǎng)度乘積（Dose Length Product，DLP），并根據(jù)下列公式計(jì)算有效劑量（Effective Dose，ED）：ED=DLP×0.0021。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。首先采用Kolmogorov-Smirnov方法對(duì)計(jì)量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，若符合正態(tài)分布用±s表示，采用單因素方差分析進(jìn)行多組間比較，兩兩比較采用Bonferroni校正檢驗(yàn)；若不符合正態(tài)分布則用M（Q 1，Q 3）表示，采用Kruskal-Wallis方法進(jìn)行多組間比較。采用 Cohen’s Kappa法對(duì)2名醫(yī)生主觀評(píng)分做一致性分析，Kappa＞0.8為一致性非常好；0.6＜Kappa≤0.8為一致性好；0.4＜Kappa≤0.6為一致性水平中等；0.2＜Kappa≤0.4為一致性一般；Kappa≤0.2 為一致性差，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

RD組患者的CTDI、DLP和ED分別為32.5 mGy、259.9 mGy·cm和0.8 mSv，LD組患者的CTDI、DLP和ED分別為6.7 mGy、53.3 mGy·cm和0.2 mSv，LD組較RD組劑量降低了79.5%。

2.1 客觀圖像質(zhì)量分析

在錘砧關(guān)節(jié)、耳后肌肉、前庭和耳前皮下脂肪處，單因素方差分析結(jié)果顯示3種圖像的CT值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），SD值和SNR值差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)（均P＜0.001）。RD-FBP的SD值明顯低于LDFBP，LD-DLR的SD值明顯低于RD-FBP。RD-FBP的SNR明顯高于LD-FBP，LD-DLR的SNR明顯高于RD-FBP（表 1～4）。

表1 錘砧關(guān)節(jié)處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

表1 錘砧關(guān)節(jié)處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

注：P1表示RD-FBP與LD-FBP比較；P2表示RD-FBP與LD-DLR比較；P3表示LD-FBP與LD-DLR比較。RD-FBP為RD組濾波反投影算法重建圖像；LD-FBP為L(zhǎng)D組濾波反投影算法重建圖像；LD-DLR為L(zhǎng)D組DLR算法重建圖像；SD：噪聲值；SNR：信噪比。

圖像類(lèi)別 CT值/HU SD值/HU SNR RD-FBP 1758.39±102.83 316.09±47.68 5.68±0.87 LD-FBP 1754.67±107.99 408.44±59.83 4.38±0.66 LD-DLR 1757.70±105.74 169.82±36.16 10.83±2.47 F值 0.045 110.525 83.130 P值 0.997 ＜0.001 ＜0.001 P1值 0.963 ＜0.001 ＜0.001 P2值 0.896 ＜0.001 ＜0.001 P3值 0.982 ＜0.001 ＜0.001

表2 耳后肌肉處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

表2 耳后肌肉處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

注：P1表示RD-FBP與LD-FBP比較；P2表示RD-FBP與LD-DLR比較；P3表示LD-FBP與LD-DLR比較。RD-FBP為RD組濾波反投影算法重建圖像；LD-FBP為L(zhǎng)D組濾波反投影算法重建圖像；LD-DLR為L(zhǎng)D組DLR算法重建圖像；SD：噪聲值；SNR：信噪比。

圖像類(lèi)別 CT值/HU SD值/HU SNR RD-FBP 76.42±5.39 100.86±17.83 0.78±0.15 LD-FBP 76.20±5.40 156.67±27.66 0.50±0.10 LD-DLR 76.04±5.29 54.59±10.93 1.46±0.37 F值 0.005 124.281 48.881 P值 0.908 ＜0.001 ＜0.001 P1值 0.872 ＜0.001 ＜0.001 P2值 0.952 ＜0.001 ＜0.001 P3值 0.909 ＜0.001 ＜0.001

表3 前庭處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

表3 前庭處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

注：P1表示RD-FBP與LD-FBP比較；P2表示RD-FBP與LD-DLR比較；P3表示LD-FBP與LD-DLR比較。RD-FBP為RD組濾波反投影算法重建圖像；LD-FBP為L(zhǎng)D組濾波反投影算法重建圖像；LD-DLR為L(zhǎng)D組DLR算法重建圖像；SD：噪聲值；SNR：信噪比。

圖像類(lèi)別 CT值/HU SD值/HU SNR RD-FBP 96.56±21.47 154.14±33.29 0.66±0.21 LD-FBP 97.50±21.96 244.06±47.30 0.41±0.09 LD-DLR 97.11±22.51 82.42±20.93 1.26±0.45 F值 0.004 91.383 58.148 P值 0.988 ＜0.001 ＜0.001 P1值 0.979 ＜0.001 ＜0.001 P2值 0.944 ＜0.001 ＜0.001 P3值 0.951 ＜0.001 ＜0.001

表4 耳前皮下脂肪處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

表4 耳前皮下脂肪處3種圖像的客觀圖像指標(biāo)比較（±s）

注：P1表示RD-FBP與LD-FBP比較；P2表示RD-FBP與LD-DLR比較；P3表示LD-FBP與LD-DLR比較。RDFBP為RD組濾波反投影算法重建圖像；LD-FBP為L(zhǎng)D組濾波反投影算法重建圖像；LD-DLR為L(zhǎng)D組DLR算法重建圖像；SD：噪聲值；SNR：信噪比。

圖像類(lèi)別 CT值/HU SD值/HU SNR RD-FBP -99.05±6.37 96.65±14.98 1.05±0.18 LD-FBP -98.43±6.68 148.48±23.66 0.68±0.11 LD-DLR -98.48±6.14 49.16±11.50 2.10±0.46 F值 0.168 127.302 53.495 P值 0.789 ＜0.001 ＜0.001 P1值 0.827 ＜0.001 ＜0.001 P2值 0.701 ＜0.001 ＜0.001 P3值 0.843 ＜0.001 ＜0.001

2.2 主觀圖像質(zhì)量分析

2名醫(yī)生對(duì)圖像主觀評(píng)價(jià)的一致性較好（Kappa=0.973，P＜0.001），取高年資診斷醫(yī)生評(píng)分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。對(duì)8個(gè)中耳和8個(gè)內(nèi)耳解剖結(jié)構(gòu)評(píng)分，不同算法重建圖像后主觀評(píng)分差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.005）。RD-FBP和 LD-DLR 的評(píng)分明顯高于 LDFBP（均P＜0.001），LD-DLR與RD-FBP評(píng)分差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05）（表5和圖1）。

圖1 不同算法重建圖像

表5 三種重建圖像在中耳和內(nèi)耳解剖結(jié)構(gòu)的主觀評(píng)價(jià)分析[M（Q 1，Q 3）]

3 討論

本研究在顳骨RDCT和LDCT掃描中應(yīng)用傳統(tǒng)的濾波反投影算法和最新的DLR算法，通過(guò)客觀和主觀評(píng)價(jià)比較不同劑量下不同重建算法的圖像質(zhì)量，結(jié)果顯示LDCT結(jié)合DLR算法在客觀和主觀上可以提高圖像質(zhì)量，并且可以達(dá)到RDCT的圖像質(zhì)量，使得LD顳骨CT可以在臨床中得以實(shí)現(xiàn)。

圖像噪聲和SNR是評(píng)價(jià)客觀圖像質(zhì)量常用的方法。降低噪聲的同時(shí)增加SNR不僅有助于提高圖像質(zhì)量，還有助于提高對(duì)于病灶的顯示。由于DLR算法使用深度卷積網(wǎng)絡(luò)輸入低質(zhì)量圖像自動(dòng)學(xué)習(xí)高質(zhì)量全模型迭代重建圖像的特征，因此能在降低圖像噪聲的同時(shí)保持較高的空間分辨率。在本研究中，DLR算法在不改變CT值的情況下，不僅可以在LD下明顯降低圖像噪聲和提高SNR，甚至還優(yōu)于正常劑量下的圖像質(zhì)量。

主觀上，本研究評(píng)價(jià)了臨床評(píng)價(jià)顳骨CT時(shí)重點(diǎn)關(guān)注的8個(gè)中耳結(jié)構(gòu)和8個(gè)內(nèi)耳結(jié)構(gòu)。由于LD-FBP圖像的噪聲過(guò)大，SNR過(guò)低，因此主觀評(píng)分較低，尤其是鐙骨、耳蝸軸和螺旋骨板等細(xì)小結(jié)構(gòu)的主觀評(píng)分明顯低于LD-DLR。同時(shí)，LD-DLR圖像可以達(dá)到RD-FBP圖像的主觀評(píng)分。在前期研究中，本研究團(tuán)隊(duì)探討了全模型迭代重建在改善顳骨CT圖像質(zhì)量方面的價(jià)值，但前期研究的局限性是并未在LD下對(duì)顳骨的細(xì)小結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)估[6]。本研究是在前期研究的基礎(chǔ)上展開(kāi)，探究了在LD下DLR算法對(duì)顳骨細(xì)小結(jié)構(gòu)圖像質(zhì)量的提高。

國(guó)外有研究報(bào)道了運(yùn)用迭代重建方法提高顳骨圖像質(zhì)量，例如，Hempel等[13]比較了全模型迭代與FBP重建算法的顳骨圖像質(zhì)量，結(jié)果顯示，相比于FBP重建圖像，全模型迭代重建圖像的噪聲值更低，SNR和CNR更高。Leng等[5]比較了混和迭代和FBP重建算法的顳骨圖像質(zhì)量，結(jié)果顯示，相比于FBP重建，混和迭代重建圖像的噪聲減少了30%，并且提供了更高的空間分辨率。本研究首次評(píng)價(jià)了DLR在提高LD顳骨CT圖像質(zhì)量方面的價(jià)值。本研究結(jié)果顯示，DLR算法在LD下將圖像噪聲減小了64%，同時(shí)相比于在正常劑量下，將圖像噪聲減小了47%。相比于前兩項(xiàng)研究，本研究圖像噪聲減小的百分比更大，同時(shí)也保持了較高的空間分辨率和主觀評(píng)分。Nauer等[14]的研究表明，顳骨LD范圍為0.25～0.3 mSv，標(biāo)準(zhǔn)劑量范圍為0.9～2.6 mSv。本研究的輻射劑量?jī)H為0.2mSv，比LD的范圍更低。即使在LD條件下，DLR算法仍可以提高客觀圖像質(zhì)量并保持較高的主觀圖像質(zhì)量。Tada等[15]的研究表明，在不影響圖像質(zhì)量的前提下，320排寬體CT可以將小兒顳骨CT的劑量由0.42 mSv降低至0.21 mSv。本研究將成人顳骨CT的劑量由0.8 mSv降低至0.2 mSv，劑量與Tada等[15]的研究一致，但是小兒檢查所用的輻射劑量應(yīng)比成人低，因此本研究所采用的LD方案相比于上一項(xiàng)研究更低。另外，國(guó)內(nèi)外有研究者報(bào)道了使用DLR算法在腹部的研究，結(jié)果表明DLR算法可以在降低腹部CT輻射劑量的同時(shí)改善圖像質(zhì)量，降低圖像噪聲，提高圖像的SNR和CNR，滿(mǎn)足臨床診斷要求[16-17]。還有研究者報(bào)道了使用DLR算法在胸部的研究，結(jié)果表明DLR算法可以明顯降低LD胸部CT的圖像噪聲，有助于在較低輻射劑量水平時(shí)保證圖像質(zhì)量[18-19]。這兩項(xiàng)研究與本研究的結(jié)果具有一致性。

本研究存在以下不足：① 未探究DLR算法對(duì)中耳和內(nèi)耳病變的應(yīng)用價(jià)值，下一步研究需要在正常劑量和LD下對(duì)病變的顯示進(jìn)行評(píng)估；② 未探究使用不同等級(jí)的DLR算法對(duì)LD顳骨CT圖像質(zhì)量的提高情況；③ RD組和LD組分別入組了49例患者，患者數(shù)量相對(duì)較少，后續(xù)研究會(huì)增加患者數(shù)量以進(jìn)一步驗(yàn)證DLR算法在LD顳骨CT中的應(yīng)用價(jià)值。

綜上所述，DLR算法可以在降低顳骨CT輻射劑量的同時(shí)改善圖像質(zhì)量，滿(mǎn)足診斷需求，使得LD顳骨CT在臨床中得以實(shí)現(xiàn)。