自适应统计迭代和基于模型的迭代重建算法对CT结肠成像图像质量和诊断的影响

2014-03-09倩ZUOQian

中国医学影像学杂志 2014年5期

关键词：息肉低剂量结肠

左倩ZUO Qian

孙浩然1SUN Haoran

于晓坤3YU Xiaokun

卢宏亮4LU Hongliang

邵荣江4SHAO Rongjiang

自适应统计迭代和基于模型的迭代重建算法对CT结肠成像图像质量和诊断的影响

左倩1,2ZUO Qian

孙浩然1SUN Haoran

于晓坤3YU Xiaokun

卢宏亮4LU Hongliang

邵荣江4SHAO Rongjiang

目的探讨自适应统计迭代重建算法（ASIR）和基于模型的迭代重建算法（MBIR）与滤波反投影（FBP）重建相比，对提高不同剂量CT结肠成像图像质量和息肉诊断率的影响。材料与方法离体猪结肠结扎获得30个模拟息肉，使用宝石CT在120 kV、10～320 mA管电流条件下采集数据，分别应用FBP、50% ASIR、100% ASIR和MBIR重建图像，比较不同条件下及不同重建算法图像噪声、对比噪声比（CNR）和息肉检出率。结果所有管电流条件下MBIR、50% ASIR和100% ASIR图像噪声均较FBP下降（F=21.860, P＜0.05），管电流10～70 mA时，MBIR图像噪声较FBP、50% ASIR和100% ASIR下降（P＜0.05）；MBIR及100% ASIR图像CNR较FBP增高（F=4.209, P＜0.05），管电流10～80 mA时，MBIR图像CNR较FBP、50% ASIR和100% ASIR增高（P＜0.05）。仿真内镜及虚拟分割图像在所有管电流条件下息肉检出率均为100%。结论ASIR和MBIR均可以显著提高CT结肠成像的图像质量，低剂量扫描时，MBIR提高图像质量的能力比ASIR更强，为低剂量CTC筛查结肠息肉提供了依据。

结肠息肉；体层摄影术，X线计算机；辐射剂量；迭代重建算法；图像处理，计算机辅助

CT结肠成像（CT colonography, CTC）具有较好的诊断效能和良好的患者耐受性，已经成为结肠息肉的辅助筛查手段[1]。为了减轻CT电离辐射的损害，如何在保证图像质量的前提下降低CT检查的辐射剂量成为重要的研究课题[2]。随着辐射剂量降低，采用常规重建算法所得图像的噪声及伪影将增加，从而降低了图像质量。近年发展起来的自适应统计迭代重建算法（adaptative statistical iterative reconstruction, ASIR）和基于模型的迭代重建算法（model-based iterative reconstruction, MBIR）可以显著提高低剂量扫描的图像质量[3,4]。为了评价ASIR及MBIR技术进行CTC检查时降低噪声、提高图像质量的能力及结肠息肉检出率的能力，本实验研究建立离体猪结肠息肉模型并进行CTC检查，探讨ASIR和MBIR与滤波反投影（flter back projection,FBP）重建相比，对提高不同剂量CTC图像质量和息肉诊断率的影响。

1 材料与方法

1.1 模型制作分离一段长约30 cm的新鲜猪结肠，清洗后将肠壁外翻，于黏膜面钳夹小块黏膜组织，用医用丝线结扎其根部形成模拟息肉，息肉以一定间隔连续排列，共30个，其中息肉高度1.0～3.0 mm 10个，3.1～5.0 mm 10个，5.1～10.0 mm 10个，见图1。然后将黏膜翻入恢复原肠壁结构，注入空气使肠管充分膨胀后结扎肠管。扫描前将结肠模型固定于塑料容器内，并向容器内注满0.1%碘水溶液。

图1 模拟息肉。将离体猪结肠肠壁外翻，于黏膜面用医用丝线结扎其根部形成连续线性排列的模拟息肉

1.2 CT检查采用GE Discovery CT 750HD宝石能谱CT机扫描结肠息肉模型，分别以不同管电流（10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、120、140、160、180、200、240、320 mA）重复扫描。其他扫描参数：管电压120 kV，球管旋转时间0.6 s，螺距0.984∶1，层厚0.625 mm，层间距0.625 mm，矩阵512×512，重建视野50 cm。

1.3 图像重建 CT扫描结束后，对不同管电流扫描条件下所得图像均以FBP、50% ASIR、100% ASIR和MBIR算法进行重建，软组织算法，重建层厚0.625 mm，层间距0.625 mm。

1.4 图像分析将重建后的数据传至GE ADW 4.3工作站进行图像后处理，获得CT虚拟结肠镜（CT virtue endoscopy, CTVE）、结肠虚拟分割（virtual dissection, VD）和多平面重组（MPR）图像。由2名有CTC诊断经验的放射科副主任医师采用盲法对每组图像质量以4分制[5,6]进行评分，评分标准见表1，并记录每组图像的目测息肉检出率。取2名医师评分结果及息肉检出率的平均值进行分析。2名医师分别对每组图像固定选取2个层面测量图像的噪声和对比噪声比（CNR）。将圆形感兴趣区放置在容器上方空气内，面积为1 cm2，将被测空气密度的标准差（SD）作为图像噪声。CNR为息肉与空气的CT值之差与噪声的比值。噪声和CNR结果取2名观察者的平均值，再分别计算ASIR和MBIR相对于FBP的噪声降低率和CNR提高率，以MBIR为例，噪声降低率MBIR=（SDFBPSDMBIR）/SDFBP×100%；CNR提高率MBIR=（CNRMBIRCNRFBP）/CNRFBP×100%。

表1 图像质量评分标准

1.5 统计学方法采用SPSS 17.0软件，各组图像噪声及CNR进行析因设计的方差分析，对不同管电流水平的4种重建方法比较采用LSD法，P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 FBP、ASIR及MBIR对图像噪声的影响 4种重建模式下的图像噪声均随管电流减小而增加，其中MBIR增加幅度最小，FBP增加幅度最大（图2A）。MBIR及ASIR图像噪声较FBP明显下降（F=21.860, P＜0.05）；管电流10～70 mA时，MBIR图像噪声均较FBP、50% ASIR及100% ASIR明显下降（P＜0.05）。随着管电流降低，50% ASIR及100% ASIR的噪声降低率无明显变化，而MBIR的噪声降低率逐渐增加（图3A），提示MBIR及ASIR均较FBP降低图像噪声能力强，在低剂量条件下MBIR较ASIR降低图像噪声能力更强。

2.2 FBP、ASIR及MBIR对图像CNR的影响 4种重建模式下的图像CNR随着管电流减小而减小，其中100% ASIR减小幅度最大，FBP减小幅度最小（图2B）。MBIR及100% ASIR图像CNR较FBP明显提高（F=4.209, P＜0.05）； 10～80 mA管电流时，MBIR图像CNR较FBP、50% ASIR及100% ASIR明显提高（P＜0.05）。随着管电流降低，50% ASIR及100% ASIR的CNR提高率无明显变化，而MBIR的CNR提高率逐渐升高（图3B），提示MBIR及ASIR图像CNR较FBP提高，在低剂量条件下，MBIR图像CNR较ASIR及FBP提高。

2.3 不同重建算法对结肠息肉的检出情况利用4种重建算法获得CT仿真内镜及虚拟分割图像在所有管电流条件下息肉检出率均为100%，3 mm以下息肉在重建获得的MPR图像上由于表现为微小隆起而不易与黏膜皱襞的局部隆起相鉴别，而3 mm以上息肉在MPR图像上均可以显示。

图2 不同重建算法的噪声（A）及CNR（B）与管电流变化的关系

图3 噪声降低率（A）和CNR提高率（B）与管电流变化的关系

2.4 FBP、ASIR及MBIR图像质量评价 10 mA管电流时FBP、50% ASIR、100% ASIR及MBIR 4种重建算法的平均主观评分值分别为（2.00±0.77）分、（2.50±0.92）分、（2.50±0.50）分、（3.00±0.63）分，所得图像符合诊断要求的最低管电流及重建算法为10 mA并应用MBIR重建算法。MBIR的CTVE及VD图像比FBP、50% ASIR及100% ASIR的图像对黏膜皱襞细节的显示更为清晰，黏膜皱襞更为光滑。100% ASIR的MPR图像可见“勾边样”伪影，而FBP、50% ASIR及MBIR的MPR图像中无此伪影，且MBIR的MPR图像比FBP、50% ASIR及100% ASIR的图像更细腻，息肉边缘更为光滑锐利，病变密度更为均匀（图4）。管电流10 mAv及以上时，4种重建算法的息肉检出率均为100%。

图4 扫描电压为120 kV、管电流为10 mA时不同重建算法对图像质量的影响。A～D分别为FBP、50% ASIR、100% ASIR和MBIR的图像重建结果，各组图像的横列从左至右为CTVE图像、VD图像和MPR图像（轴位）。MBIR的CTVE、VD图像较FBP、50% ASIR和100% ASIR对于黏膜皱襞细节显示更为清晰，MBIR的MPR图像息肉边缘较其他3种算法更为光滑锐利，息肉密度更为均匀，且没有100% ASIR图像中的“勾边样”伪影

3 讨论

3.1 ASIR和MBIR的原理 ASIR算法使用FBP数据建立一个最终结果，假设邻近体素之间的噪声差异是由统计波动或图像噪声引起的，对所有投射数据进行多次选择迭代和矫正，由此重建出高质量和低噪声的图像。ASIR百分比反映了原始FBP图像与本质上完全通过数学模型建立的无噪声图像的混合比例，例如0% ASIR实际上即FBP图像[7,8]。

MBIR是一个完全的迭代重建算法，使用多次迭代和多模型，除建立系统统计模型之外，还建立了系统光学模型，体素、X线光子初始位置和探测器几何因素均通过模型进行模拟，真实地还原了X线从投射到采集的过程，提高了重建图像的空间分辨率。MBIR用于重建的模型包括焦点模型、X线锥形束模型、三维体素模型、探测器单元模型、系统噪声模型。MBIR对每一个体素进行精确描述，并考虑体素受到特定大小的X线焦点照射后激活探测器单元的情况；随体素的位置不同，与X线焦点的距离不同，受照射后激活探测器单元区域的大小也会不同。MBIR通过迭代方法不断地去除原始数据中的统计噪声和光学模糊效应，从而还原一个真实的物体。此外，MBIR还加入了去除硬化伪影和金属伪影的技术，但MBIR重建所需计算量非常大，重建时间较长，目前尚未应用于临床[6,9,10]。

3.2 ASIR和MBIR改善图像质量比较本研究表明，无论常规剂量还是低剂量扫描条件下，MBIR和ASIR图像的噪声均比FBP图像低，而在低剂量扫描条件下MBIR的图像噪声比ASIR更低；在各个剂量条件下，MBIR和100% ASIR图像的CNR均比FBP图像高，在低剂量扫描条件下MBIR图像的CNR比ASIR更高。低剂量扫描时，MBIR的CTVE、VD图像与ASIR及FBP图像相比，黏膜皱襞细节显示更为清晰，降低了息肉检出的假阳性率；而MBIR的CTVE及VD图像在息肉显示方面与ASIR及FBP图像差别不大，可能是由于后处理时重建CTVE及VD图像的软件应用了某些算法，改变了图像质量；MBIR的MPR图像对息肉边缘显示较ASIR及FBP图像更为光滑，病变密度更为均匀，且没有100% ASIR图像中的“勾边样”伪影，可见MBIR的图像质量比ASIR及FBP的图像质量高。在较高扫描剂量时，尽管MBIR与100% ASIR相比不能明显降低图像噪声并提高图像CNR，但100% ASIR的MPR图像中有“勾边样”伪影，且临床上一般也不采用100% ASIR图像，由于过高的ASIR（如100%）噪声谱与常规不同，高比例的ASIR可能会大幅改变图像的纹理和特性[11]。

本体外实验模型研究发现，对息肉满足100%检出率的CTC最低剂量扫描方案为扫描电压为120 kV、管电流为10 mA，最佳图像质量为应用MBIR，与Yoon等[12]的研究结果一致。尽管MBIR的MPR图像对3 mm以下息肉的检出率不能达到100%，但MBIR的CTVE及VD图像息肉检出率可达100%，能满足诊断要求。

3.3 本研究的局限性本研究的局限性在于：①本研究样本量小，且模拟息肉均为带蒂息肉，未包括扁平息肉和无柄息肉，而扁平息肉及无柄息肉不易与黏膜皱襞局部隆起相鉴别，故此离体模型研究有可能高估息肉检出率。②本实验模型中息肉以一定间隔呈线性排列是为了方便对息肉进行观察，比较息肉大小，但是可能会降低息肉检出的假阳性率。③扫描中盛放肠管的容器体积固定，不能代表不同体重指数的患者。④本离体模型研究属于理想条件下的研究，未考虑肠蠕动和血管搏动等的影响，并且不存在患者肠道清洁不满意的因素，还需要在后续的体内研究中加以改进。⑤本研究未评估2名观察者对图像质量进行主观评价时观察者间的差异。

总之，本离体模型研究结果表明在CTC中，ASIR和MBIR重建算法与FBP算法相比，均可以显著降低图像噪声，提高图像质量。在低剂量扫描条件下，MBIR提高图像质量的能力比ASIR更强，为低剂量条件下进行CTC筛查结肠疾病提供了可能。

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（责任编辑张春辉）

Adaptive Statistical Iterative Reconstruction and Model-based Iterative Reconstruction on Image Quality and Diagnosis of CT Colonography

PurposeTo compare adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR) as well as model-based iterative reconstruction (MBIR) with filter back projection (FBP) in improving image quality and polyp detection rate of CT colonography (CTC) at different radiation doses.Materials and MethodsThirty simulated polyps were created by ligating an isolated segment of pig colon. Data were acquired on a high definition CT scanner at different doses (10-320 mA at 120 kV) using four different reconstruction algorithms including FBP, 50% ASIR, 100% ASIR and MBIR to compare the image noise, the contrast to noise ratios (CNR) and detection rates of the polyps.ResultsAt all different tube current, 50% ASIR, 100% ASIR and MBIR signifcantly reduced image noise compared with FBP (F=21.860, P＜0.05). At tube current of 10-70 mA, the image noise of MBIR were lower than that of FBP, 50% and 100% ASIR (P＜0.05), while MBIR and 100% ASIR provided higher CNR than FBP (F=4.209, P＜0.05). At tube current of 10-80 mA, MBIR had the highest CNR (P＜0.05). At all tube currents, 100% of the 30 polyps were demonstrated on CT virtual colonoscopy and virtual dissection by all four reconstruction algorithm.ConclusionASIR and MBIR can significantly improve CT colonography image quality. MBIR is superior to ASIR at low dose CT for CTC screening of colonic polyps.

Colonic polyps; Tomography, X-ray computed; Radiation dosage; Iterative reconstruction algorithm; Image processing, computer-assisted

1.天津医科大学总医院放射科天津 300052

2. 天津中医药大学第一附属医院放射科天津300193

3.天津市第五中心医院放射科天津 300450

4. 天津中医药大学第一附属医院急救外科天津 300193

孙浩然

Department of Radiology, Tianjin Medical University General Hospital, Tianjin 300052, China

Address Correspondence to: SUN Haoran

E-mail: sunhaoran2006@hotmail.com

R-33；R445.3

2013-11-30

修回日期：2014-04-21