60 kV 聯合深度學習重建算法在主動脈CT 血管造影中的可行性研究

李明昕，劉 杰，陳 巖，高劍波，李國文（通信作者），許晨思

（1 鄭州大學基礎醫學院 河南 鄭州 450001）

（2 鄭州大學第一附屬醫院放射科 河南 鄭州 450052）

（3 鄭州大學第一附屬醫院放療科 河南 鄭州 450052）

（4 東軟醫療系統股份有限公司CT 產品事業部 遼寧 沈陽 110167）

主動脈CT 血管造影（CT angiography，CTA）是目前最常用的影像學檢查手段，被廣泛應用于主動脈疾病的臨床診斷與評估。近年來，臨床實踐發現主動脈全程CTA掃描范圍較大，包括肺臟、腎臟等對輻射敏感的器官，再加上高輻射劑量的癌變風險引起人們廣泛關注，因此，在確保檢查準確性的基礎上降低主動脈CTA 的輻射劑量非常重要。既往對于主動脈CTA 的研究中管電壓多控制在80 kV ～100 kV、固定管電流進行掃描，目前尚無60 kV 管電壓在臨床上的研究報道，隨著人工智能技術的發展和完善，深度學習圖像重建技術借助深度神經網絡重建CT 圖像，能在降低X 射線劑量的基礎上，生成高清晰度及自然紋理的圖像[1-3]。本研究旨在探討60 kV超低輻射劑量聯合深度學習重建算法在主動脈CTA 技術的可行性。

1 資料與方法

1.1 一般材料

收集2023 年7—9 月因主動脈疾病在鄭州大學第一附屬醫院擬行主動脈CTA 檢查的受檢者73 例，按照隨機數字表法分為A 組和B 組。A 組（n=36）中，男17 例，女19 例，平均（57.66±10.23）歲；B 組（n=37）中，男16 例，女21 例，平均（60.61±10.74）歲。本研究經鄭州大學第一附屬醫院倫理委員會審核批準，所有受檢者檢查前均簽署知情同意書。

納入標準：（1）臨床擬行主動脈CTA 檢查；（2）腎功能檢查正常；（3）體重指數（BMI）為20 ～26 kg/m2。排除標準：（1）腎功能、甲狀腺功能不全者或對比劑過敏等無法進行主動脈CTA 檢查；（2）檢查所得影像無法進行圖像評估和數據測量。

1.2 方法

所有受檢者均采用256 層螺旋CT 機（NeuViz Glory，東軟醫療系統股份有限公司）行主動脈CTA 檢查；A 組與B 組掃描參數和注射方案，見表1。A 組采用常規迭代算法重建（40%CV）；B 組采用不同水平的ClearInfinity（CI）重建，分別為B1 組（30%CI）、B2 組（60%CI）、B3 組（90%CI）。

表1 兩組受檢者掃描參數和注射方案

1.3 圖像評估

（1）客觀評價：將所獲得的圖像數據傳輸至AVW2.0 平臺，完成圖像的三維重建與檢測。將感興趣區分別放置在軸位圖像的主動脈弓層面（ROI1）、升主動脈層面（ROI2）、主動脈瓣層面的降主動脈（ROI3）、髂總動脈分叉層面（ROI4）、股骨頸層面的股動脈（ROI5）和豎脊肌內，測量其CT 值和標準差（standard deviation，SD）。測量時應用工作站復制粘貼功能，使同一部位ROI 大小、形態和位置在不同算法程度中一致，測量3 次取平均值。計算各層面信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）和對比噪聲比（contrast to noise ratio，CNR）。SNR=CTROI/SD肌肉。CNR=（CTROI-CT肌肉）/SD肌肉，CT肌肉為背部豎脊肌CT 值，SD肌肉為其噪聲。

（2）主觀評分：選取2 名具有5 年以上臨床工作經歷的影像學專家，于后處理工作站分別對4 組圖像進行主觀評估。圖像質量評分標準：圖像條紋偽影嚴重，血管邊緣模糊不可評估，圖像質量不可評估，計1 分；條紋偽影干擾主動脈評估，血管邊緣銳利度比平均水平差，圖像質量差，計2 分；條紋偽影不影響主動脈評估，血管邊緣銳利度呈平均水平，圖像質量尚可，計3 分；條紋偽影低于平均水平，血管邊緣銳利度優于平均水平，總體質量好，計4 分；條紋偽影極少或沒有，血管邊緣清晰，圖像質量優秀，計5 分。

1.4 統計學方法

采用SPSS 25.0 統計軟件處理數據。符合正態分布的計量資料以均數±標準差（± s）表示，采用t檢驗；計數資料以頻數（n）、百分率（%）表示，采用χ2檢驗；對圖像質量客觀評價的比較采用MannWhitneyU檢驗；一致性采用Kappa檢驗，Kappa值≥0.75 表示一致性良好，0.4 ～＜0.75 表示一致性尚可，＜0.4 則表示一致性較差。以P＜0.05 代表差異有統計學意義。

2 結果

2.1 客觀評價

在5 處受檢者CT 軸位圖像上的感興趣區中，通過40%CV，30%CI，60%CI，90%CI 這4 種重建方式所得圖像CT 值見表2。由表2 可看出各組圖像在各層面平均CT值均大于300 HU，可滿足診斷需求。

表2 各組圖像的CT 值（± s）

表2 各組圖像的CT 值（± s）

參數A 組B1 組B2 組B3 組主動脈弓340.97±57.67 346.84±1.25 357.01±1.63 355.11±1.72升主動脈349.31±59.88 346.02±1.35 345.68±1.65 343.69±1.81降主動脈332.18±56.37 360.70±3.15 337.52±3.40 355.65±2.66髂總動脈334.41±61.16 353.07±3.58 350.22±3.80 350.53±4.25股動脈 309.74±58.55 328.36±5.37 330.90±5.57 327.62±5.55

A 組和B1 組的SNR 值在主動脈瓣層面的ROI3、ROI4 差異無統計學意義（P＞0.05）。其余各組間SNR值差異均有統計學意義（P＜0.05）。各組間CNR 值檢驗分析結果顯示，A 組和B1 組在ROI1、ROI2、ROI4、ROI5 間的CNR 值差異無統計學意義（P＞0.05）。其余各組間CNR 值差異均有統計學意義（P＜0.01），見表3。

表3 各組圖像的SNR、CNR 值比較（± s）

表3 各組圖像的SNR、CNR 值比較（± s）

注：①與A 組比較，P ＜0.05。

A 組B1 組B2 組B3 組SNR主動脈弓19.05±4.6222.73±6.3434.59±6.93①50.20±9.88①升主動脈17.87±5.2923.98±6.0736.34±8.13① 56.68±13.41①降主動脈22.02±4.9323.68±6.63 33.91±10.64① 52.41±16.25①髂總動脈20.21±4.1320.82±5.5528.61±8.73① 42.03±15.71①股動脈17.82±5.5219.74±6.7323.83±8.38① 30.02±12.54①CNR主動脈弓18.89±3.8920.21±7.94 30.37±11.31① 49.67±22.29①升主動脈19.46±4.0620.19±7.45 29.29±11.96① 47.87±23.23①降主動脈18.35±3.90 21.11±6.29① 30.35±10.44① 49.66±20.90①髂總動脈18.52±4.2820.70±6.29 29.77±10.41① 48.92±20.22①股動脈16.95±4.1919.06±5.6127.94±9.39① 45.56±18.84①

2.2 主觀評價

2 位放射診斷醫師（醫師Ⅰ及醫師Ⅱ）對A 組、B1 組、B2 組和B3 組圖像的主觀評分結果見圖1。Kappa一致性檢驗結果顯示兩診斷醫師的評分結果具有一致性，且Kappa值均在0.61 ～0.80，評分結果一致性高。如圖1所示，A 組和B1 組、B3 組主觀評分結果比較，差異有統計學意義（P＜0.05），B2 組和A 組主觀評分結果比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。

圖1 四組圖像的主觀評分比較結果

2.3 輻射劑量

B 組各輻射劑量指標（CTDIvol、DLP 及ED）均低于A 組，差異有統計學意義（P＜0.05），見表4。與A 組相比，B 組CTDIvol降低約83.64%，ED 降低約83.66%。

表4 A 組與B 組輻射劑量比較

3 討論

60 kV 下的主動脈CTA 掃描方案目前在臨床應用很少[4]。在此基礎上，本研究提出利用60 kV 管壓進行主動脈CTA 掃描，此管電壓下X 射線的平均光子能量與碘離子的吸收閾相近，能獲得更高的對比度，得到符合診斷要求的影像[5-6]。

本研究結果顯示，60 kV 下主動脈CTA 各部血管平均CT 值均＞300 HU，滿足了診斷需求，且A 組與B 組CT 值差異無統計學意義。A 組與B 組的SNR 與CNR 的差異性分析結果表明，A 組與B2 組、B3 組各測量位置（ROI1-5）的SNR 與CNR 值比較，B2 組與B3 組均高于A 組，差異有統計學意義（P＜0.05）。但值得注意的是，B1 組在部分測量位置的SNR 與CNR 值與A 組差異無統計學意義（P＞0.05），表明在60 kV 下30%的CI 重建圖像相對于40%的CV 重建圖像無明顯優勢。在主觀評價中，A 組與B2 組的主觀評分差異無統計學意義，但是盡管高程度的CI 可以帶來更高的SNR 與CNR，但B1、B3 組較B2 組的主觀評分低，因B1 組采用30%CI 重建，圖像有顆粒感，導致主觀評分降低。B3 組采用90%CI 重建，圖像整體更平滑，醫師在進行主觀比較時略有失真感，導致評分降低。60%的CI 在60 kV 管電壓下重建的圖像在圖像細節顯示及可診斷性上總體優于30%和90%的CI[7-8]。

在CTA 成像過程中，采用較低的管壓掃描，會產生較大的噪聲，影響成像效果，所以有必要采用適當的后處理方法來降低圖像噪聲。CI 是一種基于深度學習的CT 圖像重構方法，它采用深度學習的卷積神經網絡，以達到對圖像去噪的目的[9]。

本研究采用了低對比劑用量及低注射流速的對比劑應用方案。由于胸腹主動脈血管系統的行程較長，受檢者多有血管硬化等病理改變，當對比劑注射的劑量過多、注射的速率過快，會對脆弱的血管造成一定的傷害，增高不良反應的概率，反之對比劑注射的速率過低，達峰值時間會延長，管腔對比劑濃度降低，會直接影響血管圖像的質量[10]。

綜上所述，在BMI ＜26 kg/m2的標準體型受檢者進行主動脈CTA 檢查時，采用60 kV 和低劑量低流速的對比劑的注射方案是可行的，其在不損失圖像質量的情況下能夠大幅度減少輻射劑量和對比劑用量，并降低對比劑注射流速。