增加噪声模拟低剂量胸部CT扫描的研究

戴娅楠，于铁链，苏大同，曹会志

（天津医科大学总医院放射科，天津 300052）

随着CT检查的广泛应用，其所带来的剂量问题愈来愈受到重视。CT具有较高的辐射剂量，且扫描条件的筛选过程复杂，仅管电流设置就达十几种甚至几十种，因此低剂量研究时以人体来筛选合适的扫描条件是不适宜的。本研究拟验证添加噪音模拟低剂量技术的可行性及准确度，为今后临床研究工作提供依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 志愿者20名，其中常规CT平扫10例，男 6例，女 4例，年龄（49.1±18.45）岁，体重(64.80±12.73)kg，身高 (1.69±0.08)m，体质量指数(22.73±4.28)kg/m2；薄层高分辨 CT 10 例，男 4 例，女6 例，年龄(46.40±20.32)岁，体重(69.60±12.08)kg，身高(1.71±0.89)m，体质量指数(23.56±2.90)kg/m2。

1.2 CT扫描方法 所有扫描均采用GE 64 Light－Speed VCT获取。志愿者仰卧于扫描床上，双臂上举过头，扫描时屏住呼吸。常规CT平扫：管电压120kVp，管电流280 mA，轴扫，球管旋转时间1 s/周，视野35 cm，间隔5 mm，层厚5 mm；薄层高分辨CT：管电压120 kVp，管电流350 mA，轴扫，球管旋转时间0.5 s/周，视野 35 cm，间隔 10 mm，层厚 1.25 mm。上述扫描完成后，于主动脉弓顶及肺底层面（包括肝脏顶部）进行重复扫描，常规CT平扫管电流设为60 mA、30 mA，薄层高分辨CT管电流设为160 mA、80 mA，其余设置同前，每例病例共加扫4层（两个扫描水平、两种管电流设置），共获得80幅图像。设置管电流280～10 mA（间隔10 mA）扫描肺结节体模（由GE公司提供的用于肺结节测量的模具），其余扫描条件同常规CT平扫，共获得28幅图像。

1.3 模拟低剂量图像 选择常规扫描和薄层高分辨CT中与上述低剂量扫描相同位置的图像共计80幅和标准剂量（280 mA）扫描的体模图像，传输至工作站（AW 4.3）。原始数据定义为对数转换前的数据，模拟技术采用GE Healthcare研发的噪声添加软件，根据需达到的低管电流数值，添加随机的高斯噪声分布于实际扫描数据上[1]。本研究添加相应噪声于标准剂量图像上，以模拟与前述实际低剂量扫描相当的图像噪声。

1.4 图像质量客观评价 分别在图像主动脉及体外无衣物背景区放置兴趣区（region of interest，ROI），大小约99 mm2。测量CT值及标准差，以主动脉CT值的标准差作为噪声指数（noise index，NI），并依据公式SNR=SI主动脉/BN[2]，计算信噪比（signalto-noise ratio，SNR）,SI主动脉代表主动脉的信号强度（CT值），BN代表背景噪声。体模测量：在肺结节体模中2个密度不同的结节和背景区放置ROI（ROI1和ROI2），大小约99 mm2，测量其CT值及标准差，以肺结节CT值的标准差作为NI，并依据公式SNR=SI肺结节/BN 计算 SNR，SI肺结节代表肺结节的 CT值。

1.5 图像质量主观评价 去除图像中患者姓名及技术参数信息，所有常规CT平扫及薄层高分辨CT的实际扫描和模拟低剂量图像随机排列，由3名10年以上胸部影像工作经验放射科医师于工作站上独立观察,判定两种图像质量是否有差别。

1.6 统计学方法 应用SPSS 11.5统计学软件包进行分析。应用配对t检验、Pearson线性相关分析评估实际扫描图像噪声与模拟图像噪声之间的关系。P<0.05为差异具统计学意义。

2 结果

2.1 图像NI、SNR以及统计学结果 分别见表1~3。

表1 体模实际和模拟低剂量NI、SNR（±s）及统计学结果

表1 体模实际和模拟低剂量NI、SNR（±s）及统计学结果

NIROI1表示兴趣区1的NI；NIROI2表示兴趣区2的NI；SNRROI1表示兴趣区1的SNR；SNRROI2表示兴趣区2的SNR。配对t检验※P<0.05

NIROI1 NIROI2 SNRROI1 SNRROI2模拟噪声3.09±1.676.05±2.1436.35±13.3315.52±5.69 Pearson（r）0.98※0.94※0.94※0.94※实际扫描2.50±1.115.02±0.9352.16±14.1622.34±6.01

表2 常规CT平扫实际和模拟低剂量NI及SNR（±s）及统计学结果

表2 常规CT平扫实际和模拟低剂量NI及SNR（±s）及统计学结果

NI主动脉弓表示主动脉弓层面兴趣区NI；NI降主动脉表示降主动脉层面兴趣区NI；SNR主动脉弓表示主动脉弓层面兴趣区SNR；SNR降主动脉表示降主动脉层面兴趣区SNR。配对t检验※P<0.05

模拟60 mA 27.06±13.4424.23±10.171.94±0.692.03±0.68 Pearson（r）0.980.93※0.600.83实际60 mA 26.01±12.9235.41±24.191.95±0.681.82±0.93模拟30 mA 35.76±15.7932.80±15.811.43±0.311.26±0.55 Pearson（r）0.940.82※0.960.80※实际30 mA 37.68±19.8638.02±19.791.25±0.430.57±0.26 NI主动脉弓NI降主动脉SNR 主动脉弓SNR 降主动脉

表3 薄层高分辨CT实际和模拟低剂量NI及SNR（±s）及统计学结果

表3 薄层高分辨CT实际和模拟低剂量NI及SNR（±s）及统计学结果

NI主动脉弓表示主动脉弓层面兴趣区NI；NI降主动脉表示降主动脉层面兴趣区NI；SNR主动脉弓表示主动脉弓层面兴趣区SNR；SNR降主动脉表示降主动脉层面兴趣区SNR。配对t检验※P<0.05

NI主动脉弓NI降主动脉SNR 主动脉弓SNR 降主动脉模拟160 mA 61.11±12.9273.08±17.271.67±0.391.27±0.23模拟80 mA 65.70±13.1875.77±15.451.54±0.261.18±0.18 Pearson（r）0.97※0.40※0.62※0.40※实际80 mA 126.07±32.51164.41±35.520.72±0.340.38±0.16 Pearson（r）0.92※0.93※0.81※0.62※实际160 mA 89.82±20.76113.88±25.511.05±0.300.68±0.26

2.2 图像质量评价 3名阅片者图像质量评价结果高度一致。60 mA组常规CT平扫主动脉弓层面影像及噪声均无明显差别，肝顶层面部分病例因层面变动，可见影像差别，但噪声水平相近，均无法鉴别出实际扫描或模拟图像，30 mA组判读结果相同（图1）。对160 mA组薄层高分辨CT的所有图像3名读者均判定差别明显，无论主动脉弓或肝顶层面实际扫描所见噪声均高于模拟图像，其中肝顶层面显著。80 mA组判读结果相同（图2）。因3名读者判读结果高度一致，故未行统计学分析。

图1 常规实际与模拟图像比较，图像噪声相近，无法识别实际或模拟图像

图2 高分辨实际与模拟图像比较，实际图像噪声明显高于模拟图像

3 讨论

随着CT设备的发展，其诊断价值在不断提高，但检查所产生辐射剂量也在增加，一次常规CT扫描的有效剂量可达0.3～0.7 mSv[3-4]，而且，相当多首诊患者可能是正常人，特别是一些有特定目的的检查，如肺癌筛查、肺动脉栓塞的排查等。目前CT辐射剂量问题已引起世界各医疗机构研究者的广泛关注，使用不同研究方法降低辐射剂量的尝试亦日益增多，而直接降低扫描条件的方法最为直接、有效[5]。降低管电压可致有效光子量减少，提高衰减物质的CT值（如碘制剂），在降低辐射剂量的同时，有效增加对比噪声比[6-9]，因而在应用碘制剂的检查，特别是CT血管造影等检查中具有极高价值。然而降低管电压会影响图像质量与吸收剂量之间的线性关系，患者受照射剂量计算困难，因此，低剂量胸部CT平扫多以低管电流研究为主。胸部具有良好的天然对比，适当减小管电流，不会影响组织对比度，而只会增加噪声，最佳管电流的选择，应该是在影像诊断质量和放射剂量之间取得平衡。而管电流筛选过程复杂，其mA设置可达几十种，应用人体重复扫描的方法进行对照性研究，不但有背研究的伦理，而且其研究层面多仅能选择几个水平，且为避免检查失败，管电流降低幅度有限。这些因素降低了低管电流研究的准确性，限制了研究范围。使用噪声添加技术，增加原始图像噪声，从而生成模拟低剂量图像的方法可有效解决这些问题。其优势在于：（1）可避免重复扫描，有效减少辐射剂量；（2）可设置多个低剂量观察值，有利于最优化低剂量方案的选择。

本研究结果显示，常规CT平扫模拟图像在上肺层面NI及SNR与实际图像比较无统计学差异，但在下肺层面出现统计学差异（表2），考虑与层面变动有关，由于呼吸运动，下肺层面难于保持在同一层面，而且，肝顶层面重叠结构较多，且多为实质脏器，噪声及伪影随层面的变动可有较大变化，其测量值可能会导致统计学误差，而上肺层面相对固定，受影响较小。然而，3名阅片者一致判断模拟与实际扫描图像相似，噪声差别无法分辨，提示模拟图像可以良好的体现实际的噪声水平。

儿童处于生长发育期，其细胞分裂更新速度和比例远高于成人，对射线的敏感度是成人的10多倍，如果接受同样剂量的放射辐射，儿童一生患癌症的风险将远高于成人[10-11]，因而模拟低剂量技术能否适用于儿童受检者的研究也显得更为重要。因儿童对射线的高敏感性不适于进行重复性扫描研究，本研究采用肺结节体模代替体质量指数较小的儿童进行验证。统计结果显示，实际扫描图像与模拟图像间存在统计学差异，模拟图像噪声始终高于实际图像噪声（表1），提示模拟噪声软件在体质量指数较小时，可能会产生过高噪声，但模拟噪声与实际噪声间存在良好的线性关系（r=0.94～0.98），提示相同管电流设置下，实际图像质量高于模拟图像，即诊断效能应可高于预期。

采用高分辨算法时，模拟噪声与实际噪声间存在统计学差异，实际噪声始终高于模拟噪声（表3），二者间存在线性关系（r=0.40～0.97），提示模拟软件对高分辨算法的图像噪声估计不足，且3名阅片者也一致判断实际扫描图像所见噪声均明显高于模拟图像，提示相同管电流设置下，实际图像诊断效能可能会明显降低，据此判断，模拟噪音软件不适用于高分辨算法研究。

既往的研究认为胸部CT平扫管电流时间乘积介于30～60 mAs[12-15]，薄层高分辨CT管电流时间乘积介于40～80 mAs[16-19]是较为理想的低剂量设置，本研究采用相同低剂量设置，能更好的检测噪声添加技术的实用性。本组研究例数较少，但3名观察者评判结果高度一致，可在一定程度上增加研究结果的准确度。为尽量减少不必要的辐射剂量，本组噪声添加工具的准确度研究未能涉及其他重建算法以及层厚等相关因素，需进一步增加拟人化体模的研究。

综上所述，采用噪声添加技术对原始图像增加噪声的方法进行胸部常规CT平扫进行低剂量研究可有效减少不必要的辐射剂量，模拟图像噪声与实际扫描图像相当，是值得提倡的低剂量研究方法。

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