新一代基于模型的迭代重建中肺特异性设置在提高胸部CT图像质量中的应用价值

贾永军，于 楠，杨创勃，张喜荣，段海峰，于 勇，贺太平

（陕西中医药大学附属医院医学影像科，陕西 咸阳 712000）

新一代基于模型的迭代重建中肺特异性设置在提高胸部CT图像质量中的应用价值

贾永军，于 楠，杨创勃，张喜荣，段海峰，于 勇，贺太平

（陕西中医药大学附属医院医学影像科，陕西 咸阳 712000）

目的：比较自适应统计迭代重建（ASIR）、常规基于模型的迭代重建（MBIRc）、新一代基于模型的迭代重建（MBIRn）中肺特异性设置（MBIRRP20和MBIRNR40）对常规剂量胸部CT平扫图像质量的影响，探讨MBIRn肺特异性设置在提高胸部CT图像质量中的应用价值。方法：随机抽取我院使用能谱CT（Discovery CT750 HD）行胸部CT平扫的30例受检者。分别采用标准算法与肺算法ASIR40、MBIRc和MBIRn中肺特异性设置（MBIRRP20和MBIRNR40）重建层厚0.625 mm的图像并进行对比分析。在标准算法ASIR、MBIRc和MBIRNR40重建图像上测量胸廓入口层面、气管隆突下层面和所及上腹肝门层面背部肌肉、皮下脂肪相同部位ROI的CT值与标准差值（SD），SD代表噪声，SNR由CT值除以SD计算出，采用单因素方差分析比较各重建算法SD和SNR。由 2名放射科医师以 ASIR为基础，使用半定量目测评分法（-3～3）在肺窗 ASIR、MBIRc、MBIRRP20和纵隔窗ASIR、MBIRc、MBIRNR40双盲法进行噪声和细节结构、病变边缘清晰度评分，采用Wilcoxon符号等级检验主观评分差异性。结果：MBIRn中肺特异性设置MBIRNR40重建图像肌肉噪声、脂肪噪声，均低于MBIRc重建和ASIR重建（均P＜0.05）。MBIRn中肺特异性设置MBIRNR40重建图像肌肉SNR、脂肪SNR、绝对值大于MBIRc重建和ASIR（P＜0.05）。MBIRn重建的主观图像噪声最低，优于MBIRc，MBIRc优于ASIR（P＜0.05）；MBIRn更清晰显示肺、纵隔、上腹部细节结构和病变边缘特征，优于MBIRc，MBIRc优于ASIR（P＜0.05）。结论：在常规剂量胸部CT平扫条件下，与MBIRc、ASIR相比，肺特异性设置MBIRn中的MBIRRP20和MBIRNR40可显著降低胸部CT平扫图像的噪声、提高SNR，可更清晰显示扫描范围内的细节结构和病变边缘特征，为进一步降低胸部CT辐射剂量提供可能。

体层摄影术，X线计算机；自适应统计迭代重建；基于模型迭代重建；图像质量

基于电离辐射的线性非阈值理念，即使小剂量X线也存在潜在的致癌风险，因此如何践行ALARA（as low as reasonably achievable）原则、降低辐射剂量已成为业内关注的热点问题［1］。相较于滤波反投影（filtered back projection reconstruction，FBP）较高的噪声、明显的条纹伪影和较差的空间分辨力［2］，通过改进和优化数据处理以在减少辐射剂量的同时保持诊断图像质量［3］的多种迭代重建（iterative reconstruction，IR）为降低辐射剂量提供了一种新途径。本研究比较自适应统计迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）、常规基于模型的迭代重建（conventionalmodel-based iterative reconstruction，MBIRc）、新一代基于模型的迭代重建（the new version of model-based iterative reconstruction，MBIRn）中肺特异性设置（MBIRRP20和 MBIRNR40）［4］对常规 剂量胸部CT平扫图像质量的影响，探讨MBIRn肺特异性设置在提高胸部CT图像质量中的应用价值和降低辐射剂量的潜能。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2016年8月我院常规胸部CT平扫受检者共30例；年龄33～91岁，平均（58.50±15.06）岁；体质量 40～113 kg，平均（61.06±13.71）kg；BMI 17.78～37.32 kg/m2，平均（22.97±4.28）kg/m2。CT拟诊为肺结节或肿块17例、肺炎8例、支气管扩张2例、外伤2例、肺不张1例。

1.2 仪器与方法 使用宝石能谱CT（Discovery CT 750 HD）。患者取仰卧位，双手上举，采取吸气末单次屏气扫描，范围从胸廓至后肋隔角尖端水平。扫描条件：层厚和层距均为5.0 mm，X线管旋转时间0.6 s/转，螺距 1.375，准直 0.625 mm×64，120 kV；自动管电流调制技术预设5 mm层厚噪声指数（noise index，NI）为14控制管电流。分别采用标准算法与肺算法ASIR40（40%ASIR 与 FBP 混合）、MBIRc，MBIRn 中肺特异性设置（MBIRRP20和MBIRNR40）重建层厚0.625 mm的图像，并进行对比分析。

1.3 数据测量及图像质量评价 客观评价方面，比较标准算法 ASIR（ASIR with standard kernel，ASIRs）、MBIRc和MBIRNR40的图像噪声。所有数据测量由1位具有7年工作经验的放射科医师，在AW4.6（GE Health Care）工作站进行。每位受检者胸部CT扫描选择上中下3个层面：胸廓入口选择双侧锁骨头出现层面，肺部选择气管隆突下层面，所及上腹部选择肝门层面。所有测量ROI面积为50～100 mm2，选择目测密度均匀并避开明显伪影区的背部肌肉、皮下脂肪，记录CT值平均值及标准差（standard deviation，SD），以SD值作为背景噪声，CT值除以SD计算出SNR。主观评价方面，在肺算法ASIR（ASIR with lung kernel，ASIRl）和 MBIRc、MBIRRP20观察双肺，ASIRs和MBIRc、MBIRNR40观察纵隔及所及上腹部。由2位放射科医师（7和15年CT诊断经验）经PACS工作站（华海）三维观察，初始肺窗为1 600 HU/-600 HU，软组织窗为350 HU/40 HU，观察者可根据习惯调整窗宽窗位，隐藏图像重建信息，每组图像随机排序。采用7级半定量目测评分法［5］在肺窗和纵隔窗双盲法对不同算法重建图像的主观噪声和细节结构、病变边缘清晰度主观评分：-3分，最差且影响判断；-2分，较差且影响判断；-1分，稍差但不影响判断；0分，与参考的ASIR图像无明显差异；1分，稍优且影响判断；2分，较好并有利于判断；3分，最好、最清晰。

1.4 统计学分析 采用SPSS 20.0软件，对不同算法重建图像的SD和SNR行单因素方差分析；主观评分用Wilcoxon符号秩检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 不同重建算法的客观图像噪声及SNR（表1，2）MBIRNR40在胸廓入口、气管隆突下、上腹部的背部肌肉、皮下脂肪的噪声及其平均噪声低于ASIRs和MBIRc（图 1），MBIRc 低于 ASIRs（P＜0.05）。 MBIRNR40在胸廓入口、气管隆突下、上腹部的背部肌肉、皮下脂肪的SNR及其平均SNR绝对值，大于ASIRs和MBIRc（P＜0.05，图 1）。

2.2 不同重建算法的主观图像质量（表3） MBIRn中MBIRNR40重建的主观图像噪声优于 MBIRc（图2），MBIRc优于 ASIR（P＜0.05）。 MBIRn 中肺特异性设置MBIRRP20更清晰显示肺内结构和病变边缘特征，MBIRn中肺特异性设置MBIRNR40更清晰显示纵隔及所及上腹部结构和病变边缘特征，优于MBIRc，MBIRc优于 ASIR（P＜0.05）。

3 讨论

MSCT由于成像时间短、适应证广、质量高、多平面三维成像、空间分辨力高等特点，临床应用广泛。但CT检查导致的辐射成为医源性辐射剂量的主要来源，也是限制CT更广泛应用的主要原因。目前临床上常用的降低CT辐射剂量技术有降低管电压、降低管电流、增大螺距、迭代重建算法和电流电压调制、改进探测器等［6］。IR是近年来被广泛推崇的图像重建方式，这种通过在多次迭代中提高图像质量、降低图像噪声和伪影的方式能在较低的辐射剂量下获得噪声较小的高质量图像［7］，与FBP相比在降低X线辐射剂量方面有明显优势［8］。ASIR是基于系统统计模型，通过反复迭代的方法在投影数据空间和图像数据空间之间进行比对，随着迭代次数增加，FBP数据和更大迭代强度ASIR数据融和（0～100%，间隔 10%），噪声降低幅度增大［9］，仅比 FBP 增加不超过30%～50%的处理时间［10］，其临床应用价值已经研究［11-14］证实。常规剂量胸部CT平扫ASIR迭代强度设定在40%～60%时，得到的图像质量噪声及对比噪声较高，且肺窗及纵隔窗评分最高［15］，故本研究中选用ASIR40作为基础比较MBIRc和MBIRn 2代基于模型的迭代重建对常规剂量胸部CT平扫图像质量的影响，探讨MBIRn肺特异性设置在提高胸部CT图像质量中的应用价值。

表1 不同重建算法在胸廓入口、气管隆突下、上腹部的背部肌肉、皮下脂肪噪声及其平均噪声的比较（±s）

表1 不同重建算法在胸廓入口、气管隆突下、上腹部的背部肌肉、皮下脂肪噪声及其平均噪声的比较（±s）

注：ASIRs，标准算法自适应统计迭代重建；MBIRc，常规基于模型的迭代重建；MBIRNR40，新一代基于模型的迭代重建降噪40%设置。3种重建算法在各部位及其总体均值两两比较均P＜0.05，差异有统计学意义。

重建方法 胸廓入口 气管隆突下 上腹部 平均肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪ASIRs 24.79±4.44 19.67±4.16 24.69±4.94 18.08±4.19 24.17±2.86 19.85±3.87 24.55±4.14 19.20±4.11 MBIRc 11.49±1.82 11.93±2.84 11.43±2.60 12.09±2.03 12.99±2.34 12.46±3.11 11.97±2.37 12.16±2.68 MBIRNR40 7.73±1.18 8.16±1.92 7.97±1.90 8.63±2.26 7.69±1.10 8.75±3.07 7.80±1.43 8.51±2.45 F值 296.32 106.35 201.45 76.84 428.64 84.18 829.70 264.76 P值 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05

表2 不同重建算法在胸廓入口、气管隆突下、上腹部的背部肌肉、皮下脂肪SNR及其平均SNR的比较（±s）

表2 不同重建算法在胸廓入口、气管隆突下、上腹部的背部肌肉、皮下脂肪SNR及其平均SNR的比较（±s）

注：3种重建算法在各部位及其总体均值两两比较均P＜0.05，差异有统计学意义。

重建方法 胸廓入口 气管隆突下 上腹部 平均肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪ASIRs 2.24±0.40 －6.18±1.63 1.99±0.55 －6.38±1.51 1.92±0.40 －5.68±1.63 2.05±0.47 －6.80±2.75 MBIRc 5.30±1.23 －10.09±2.77 4.83±1.57 －9.31±1.84 3.85±0.99 －9.18±2.92 4.66±1.41 －9.53±2.56 MBIRNR40 7.52±1.73 －14.81±3.93 6.59±2.18 －13.54±3.28 6.25±1.59 －13.51±4.47 6.79±1.91 －13.96±3.93 F值 135.50 65.22 64.46 71.10 115.22 44.43 259.54 171.52 P值 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05

表3 不同重建算法图像质量主观评分比较 分

MBIR仅在投影数据空间实现全迭代重建，除了建立系统统计模型之外，还建立了系统光学模型，对体素、X射线光子初始位置和探测器几何因素均通过模型进行模拟，真实地还原了射线发射、吸收和信号采集的全过程，可一步降低噪声和提高空间分辨力［5］。与ASIR相比，MBIR可显著提高图像噪声和减少硬化伪像，且减少辐射剂量时对图像质量影响不明显［16］。 Mathieu 等［17］在肺体模研究中报道，与常规FBP相比，ASIR和MBIR可分别将辐射剂量降低40%和 80%；Yanagawa 等［18］根据一组尸体肺研究认为，与ASIR或FBP相比，MBIR在不影响整体图像质量的前提下可减少近80%的辐射剂量。本研究表明，在常规剂量胸部CT平扫条件下，相比ASIR重建图像，MBIRc可显著降低图像噪声、提高SNR，可更清晰显示扫描范围内的细节结构和病变边缘特征，与吴瑶媛等［15］结论一致。然而，有研究发现MBIRc图像随机存在一些斑纹状伪影［19］，其可在组织界面处导致阶梯状外观而使部分细小结构边界模糊。Yanagawa等［18］认为在超低剂量胸部CT成像时，MBIRc虽能明显提高图像质量，但斑纹状伪影可能会降低如小叶内间隔增粗等细微病变的诊断率。本研究中也发现类似情况而导致小部分MBIRc图像虽然噪声较低，但斑纹状伪影降低了其主观评分。新近推出的MBIRn可有效解决斑纹状伪影，且提供0.625、1.25、2.5、3.75和5.0 mm 5种层厚重建和更多设置：有与MBIRc相同的物理特性 standard（MBIRStnd）、resolution preference（MBIRRP20/MBIRRP05代表增加空间分辨力 20%和 5%）、noise reduction（MBIRNR40/MBIRNR05，分别表示减少40%和5%噪声），合理选择后能进一步改善低辐射剂量条件下的图像质量。另外，MBIRn还增加了一个新的可选的纹理增强设置，用以在整个采集空间内重新平衡噪声分布以使噪声和空间分辨力分布更均匀，如MBIRNR40增加纹理增强设置后表述为 MBIRNR40/Tx。本研究参考 Akinori等［4］选择降低噪声最大的MBIRNR40观察纵隔和上腹部，选择提高空间分辨力最高的MBIRRP20观察双肺，MBIRRP20和MBIRNR40未发现由于斑纹状伪影导致的细小结构和病变边缘模糊的现象。MBIRRP20这种高分辨力重建方式有助于提高支气管、小血管的清晰度和整体图像质量，与Akinori等［4］研究结果相同。笔者推测MBIRRP40也可在其他需高空间分辨力成像时（如颞骨、冠脉支架等）选择使用，MBIRNR40这种明显降低图像噪声和提高组织结构SNR的重建方式也可在后颅窝、腹部等硬化伪影较重或需一定软组织密度分辨力时选择使用。

本研究尚存在一些问题：①MBIR重建时间长，远慢于FBP和ASIR［20-21］，后2种基本能实现实时显示图像，但相信随着计算机技术的发展，此不足近期将得到解决。②对于ASIR，参考文献推荐的40%的迭代强度，但更高迭代强度的ASIR（如60%、80%等）可进一步降低图像噪声。③虽然本研究主观评价采用盲法和随机化，但各种重建算法图像存在一定程度特点，这可能导致观察者评分偏见。④受检者人数较少，尚未比较各种IR对低剂量CT图像质量的影响，今后将通过扩大样本量进一步验证多种MBIRn设置在低剂量条件下提高图像质量的价值。

总之，在常规剂量胸部CT平扫条件下，与MBIRc、ASIR 相比，MBIRn 中的 MBIRRP20和 MBIRNR40可显著降低胸部CT平扫图像的噪声、提高SNR，可更清晰显示扫描范围内的细节结构和病变边缘特征，这为进一步降低胸部CT辐射剂量提供可能。

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Application value of the new version model-based iterative reconstruction with lung-specific setting to improve image quality in chest CT

JIA Yongjun，YU Nan，YANG Chuangbo，ZHANG Xirong，DUAN Haifeng，YU Yong，HE Taiping.Department of Radiology，Affiliated Hospital of Shanxi University of Tradition Chinese Medicine，Xianyang，712000，China.

Objective：To assess image quality of adaptive statistical iterative reconstruction （ASIR），conventional model-based iterative reconstruction （MBIRc） and a new lung-specific setting （MBIRRP20and MBIRNR40） from new version of model-based iterative reconstruction in image quality of the routine dose chest CT.Methods：This retrospective clinical study randomly included 30 patients who underwent an enhanced chest CT in our hospital.Raw data sets were reconstructed by using MBIRc，MBIRn and ASIR40 （40%ASIR and FBP mixed） in reconstructed slice thickness of 0.625 mm.Objective image noise （standard deviation，SD） and SNR were measured by placing ROI on the same part from the back muscle and subcutaneous fat which located at the level of thoracic entry，trachea carina and hepatic portal.Two radiologists used a semiquantitative 7-point scale（-3 to+3） to rate subjective image quality of lung，mediastinal and upper abdomen structures comparing both MBIRc and MBIRn images with ASIR images，and comparing MBIRc and MBIRn images simultaneously.Compared the results between ASIR，MBIRc and MBIRn by using one-way ANOVA and Wilcoxon signed-rank tests.Results：The mean image noise for MBIRNR40from MBIRn were （7.80±1.43） HU in muscle and （8.51±2.45） HU in fat，significantly lower than MBIRc ［（11.97±2.37） HU and （12.16±2.68） HU］，and ASIR ［（24.55±4.14） HU and （19.20±4.11HU）］（P＜0.05）.The mean SNR for MBIRNR40were （6.79±1.91） HU in muscle and （-13.96±3.93） HU in fat，significantly higher than MBIRc ［（4.66±1.41） HU and （-9.53±2.56） HU］，and ASIR ［（2.05±0.47） HU and （-6.80±2.75） HU］ （P＜0.05）.The subjective image noise score for MBIRn was significantly better than with MBIRc and ASIR.The sharpness of details of the structures with MBIRn were significantly better than with MBIRc and ASIR （P＜ 0.05），MBIRc were significantly better than ASIR （P＜ 0.05）.Conclusions：MBIRRP20and MBIRNR40from MBIRn with lung-specific setting have the ability to reduce image noise and improve the image quality compared with ASIR and MBIRc in routine dose chest CT.In other words，this MBIRn with lung-specific setting can provide more potential to further reduce radiation dose in the chest CT.

Tomography，X-ray computed；Adaptive statistical iterative reconstruction；Model-based iterative reconstruction；Image quality

2017-03-11）

10.3969/j.issn.1672-0512.2017.05.012

陕西中医药大学校级项目（2016QN20）。

贺太平，E-mail：htp89956@163.com。