新一代基于模型的迭代重建中肺特异性设置在亚mSv胸部CT检查中的应用

贾永军，于 勇，张喜荣，杨创勃，段海峰，马春玲，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亚mSv胸部CT检查中的应用

贾永军，于 勇，张喜荣，杨创勃，段海峰，马春玲，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)重建算法对亚mSv胸部CT图像质量的影响。方法收集接受两次胸部CT平扫的受检者30例。初检采用常规剂量(噪声指数=14)ASIR重建。复查采用低辐射剂量方案(噪声指数=28)，分别采用标准算法和肺算法ASIR、MBIRc、MBIRRP20和MBIRNR40重建，重建层厚0.625 mm。在标准算法ASIR、MBIRc和MBIRNR40重建图像上测量胸廓入口层面、气管隆突下层面和肝门层面背部肌肉、皮下脂肪相同部位ROI的CT值与噪声(SD)，并计算SNR，采用单因素方差分析比较各重建算法SD和SNR。于肺窗ASIR、MBIRc、MBIRRP20和纵隔窗标准算法ASIR、MBIRc、MBIRNR40进行噪声和细节结构清晰度5分法主观评分，并采用Wilcoxon符号等级检验进行统计学分析。结果初检有效剂量为(3.01±1.89)mSv，复查有效剂量为(0.88±0.83)mSv，下降约70.76%。MBIRNR40图像噪声明显低于常规剂量ASIR、低剂量ASIR和MBIRc(P均<0.05)。MBIRNR40图像SNR绝对值明显大于常规剂量ASIR、低剂量ASIR和MBIRc(P均<0.05)。MBIRNR40的主观图像噪声评分低于常规剂量ASIR和MBIRc(P均<0.05)；MBIRn可更清晰地显示肺、纵隔及上腹部细节结构，评分高于MBIRc和ASIR(P<0.05)。结论在胸部CT平扫时，与ASIR、MBIRc相比，MBIRn肺特异性设置中MBIRNR40可显著降低图像噪声并提高SNR，可减少辐射剂量约70%，在低剂量条件下，MBIRRP20可更好地显示肺内、MBIRNR40可更好地显示纵隔、上腹部细节结构。

基于模型的迭代重建；自适应统计迭代重建；辐射剂量；体层摄影术，X线计算机

由于CT成像时间短、适应证广、可高质量多平面三维成像、空间分辨率高等特点，其在临床的应用越来越多，但辐射剂量也备受关注。传统滤波反投影法(filtered back projection, FBP)重建忽略焦点、体素和探测器的实际几何大小，未考虑X线光子的系统光学与统汁学波动，具有较高的噪声、明显的条纹伪影且密度分辨率较低[1]，在数据采集不足时，噪声增多，重建的图像质量可能无法满足诊断需要[2]。迭代重建(iterative reconstruction, IR)在较低辐射剂量下可获得噪声较小的高质量图像，在降低X线辐射剂量方面有独特的优势[3]。本研究以常规剂量自适应统计迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction, ASIR)为基础，比较ASIR、常规基于模型的迭代重建(conventional model-based iterative reconstruction, MBIRc)和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，分别代表增加空间分辨率20%和减少40%噪声)对亚mSv胸部CT图像质量的影响，探讨MBIRn肺特异性设置在低剂量胸部CT检查中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2016年7月—10月于我院接受两次胸部CT平扫的受检者30例，年龄38～91岁，平均(58.5±15.1)岁；体质量指数(body mass index, BMI)为(22.97±4.28)kg/m2。复查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 采用GE Discovery CT750HD能谱CT机。患者取仰卧位，双手上举，吸气末单次屏气行全肺扫描，电压120 kVp，采用自动曝光控制技术(Auto mA)预设噪声指数(noise index, NI)控制管电流。层厚5.0 mm，层间距5.0 mm，转速0.6秒/转，螺距1.375∶1，准直器宽度0.625×64，初检采用常规辐射剂量(NI=14)ASIR重建。复查采用低辐射剂量方案(NI=28)，分别采用标准算法和肺算法ASIR (NI=28)、MBIRc、MBIRRP20和MBIRNR40重建图像，重建层厚0.625 mm。

1.3 图像分析 对同一受检者两次扫描，采用各算法重建容积图像，由1名放射科主治医师于AW 4.6工作站，选取胸廓入口层面、气管隆嵴下层面、肝门平面轴位图像的同一层面同一部位放置ROI，获得各重建图像背部肌肉、皮下脂肪的CT值与噪声(SD)值，计算SNR=CT值/SD。比较标准算法ASIR(ASIR with standard kernel, ASIRs)及MBIRc、MBIRNR40重建图像的SD和SNR。于肺窗ASIR肺算法(ASIR with standard lung, ASIRl)及MBIRc、MBIRRP20观察肺内结构，纵隔窗ASIRs及MBIRc、MBIRNR40观察纵隔及上腹部结构。

以常规剂量ASIR为标准，由2名放射科医师盲法、以随机顺序对不同算法重建的图像进行主观评分[4]。主观噪声的评价采用5分法：1分，明显差于常规辐射剂量ASIR；2分，略差于常规辐射剂量ASIR；3分，基本等同于常规辐射剂量ASIR；4分，略优于常规辐射剂量ASIR；5分，明显优于常规辐射剂量ASIR。对支气管、肺血管、纵隔、肝内动静脉、病变内外部等细节结构清晰度的评价亦采用5分法：1分，明显比常规辐射剂量ASIR模糊；2分，较常规辐射剂量ASIR图像稍模糊；3分，基本等同于常规辐射剂量ASIR；4分，较常规辐射剂量ASIR稍清晰；5分，明显较常规辐射剂量ASIR清晰。

1.4 辐射剂量 记录剂量长度乘积(dose length product, DLP)，计算有效剂量(effective dose, ED)：ED=DLP×(胸部)转换系数(0.014 mSv·mGy-1·cm-1)[5]。

1.5 统计学分析 采用SPSS 20.0统计分析软件，各计量数据及主观评分以±s表示，对不同算法重建图像的SD和SNR进行单因素方差分析，两两比较采用LSD-t检验；主观噪声和细节结构清晰度评分采用Wilcoxon符号等级检验。采用Kappa检验分析观察者间评分的一致性，Kappa≤0.4为一致性差；0.40.75为一致性好。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

初检DLP为(215.34±115.30)mGy·cm，ED为(3.01±1.89)mSv；复查DLP为(63.16±59.19) mGy·cm，下降约70.76%，ED为(0.88±0.83)mSv。

MBIRNR40重建图像噪声低于常规剂量ASIR重建、低剂量ASIR和MBIRc重建(P均<0.05)，MBIRNR40重建图像SNR绝对值大于常规剂量ASIR重建、低剂量ASIR和MBIRc重建(P均<0.05)，气管隆突下脂肪在常规剂量ASIR与MBIRc的噪声、SNR差异无统计学意义(P=0.31、0.28)，余各部位在不同重建方法下噪声和SNR两两比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。两次扫描各重建算法噪声和SNR见表1、2和图1，观察者评分见图2。

3 讨论

自动曝光控制是前瞻性调节管电流以维持各层图像在预设水平噪声级别，并可抑制图像伪影的三维实时剂量调控技术，随着NI升高，图像噪声加大，辐射剂量降低。本研究低剂量ASIR的ED为(0.88±0.83)mSv，明显低于常规剂量的(3.01±1.89)mSv。

迭代重建在保持或提高图像空间分辨力的同时可抑制伪影和噪声[6]。ASIR通过反复迭代的方法对投影数据空间和图像数据空间进行比对，将噪声从图像中去除的同时，最大限度地抑制和校正噪声并保留图像的真实组织信号，最终获得更清晰、准确的图像，但较大迭代比重时产生蜡状伪影常影响图像的视觉效果[7]。MBIR(商品名Veo)仅在投影数据空间实现全迭代重建，除建立系统统计模型之外，还建立了系统光学模型，对体素、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，还原X线从投射到信号采集的全过程，可明显降低影像噪声和提高空间分辨力[8]。与ASIR相比，MBIR可显著提高图像噪声和减少硬化伪影，并在减少辐射剂量时不明显影响图像质量[9]。Padole等[10]认为MBIRc不能很好地显示如小叶裂隙、外周血管和亚段支气管壁等微细肺解剖结构。MBIRn可提供更多设置，如standard(MBIRStnd)、resolution preference(MBIRRP20/MBIRRP05代表增加空间分辨率20%和5%)、noise reduction (MBIRNR40/MBIRNR05，分别表示减少40%和5%噪声)，合理选择后可进一步改善低辐射剂量条件下的图像质量。本研究参考文献[11]选择降低噪声最大的MBIRNR40观察纵隔和上腹部，选择提高空间分辨率最高的MBIRRP20观察双肺；结果表明亚mSv胸部CT成像时，MBIRc和MBIRn重建的图像较常规剂量ASIR噪声低、SNR高，MBIRc在肺内结构、纵隔、上腹部结构的显示清晰度方面与常规剂量ASIR主观评分无差异，提示随辐射剂量减少约70%，MBIRc可提供常规剂量ASIR胸部CT等效的病变检测能力，与Ichikawa等[12]的结论一致。本研究还发现与MBIRc比较，MBIRn可明显降低噪声并增高SNR，在显示细节结构清晰度方面明显优于MBIRc和常规剂量ASIR，提示辐射剂量减少约70%时，MBIRn可提供交常规剂量ASIR胸部CT更优的病变检测能力。

表1 2次扫描各重建算法噪声比较(±s)

表1 2次扫描各重建算法噪声比较(±s)

方法胸廓入口层面肌肉脂肪气管隆突下层面肌肉脂肪肝门层面肌肉脂肪平均肌肉脂肪常规剂量ASIR24．79±4．4419．67±4．1624．69±4．9418．08±4．1924．17±2．8619．85±3．8724．55±4．1419．20±4．11低剂量ASIR53．47±12．8938．12±7．3352．60±10．9936．14±9．3847．12±7．8138．84±9．6351．06±11．0238．04±8．87低剂量MBIRc15．81±3．7214．99±4．0114．73±3．6616．51±4．5717．38±5．9416．01±4．8915．97±4．6415．84±4．50低剂量MBIRNR409．38±1．149．53±2．259．18±1．9810．71±3．718．81±1．219．42±2．199．12±1．579．89±2．84F值225．40200．36274．68103．26305．63150．89747．89429．20P值<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01

表2 2次扫描各重建算法SNR的比较(±s)

表2 2次扫描各重建算法SNR的比较(±s)

方法胸廓入口层面肌肉脂肪气管隆突下层面肌肉脂肪肝门层面肌肉脂肪平均肌肉脂肪常规剂量ASIR2．24±0．40-6．18±1．631．99±0．55-6．38±1．511．92±0．40-5．68±1．622．05±0．47-6．08±1．60低剂量ASIR1．07±0．28-3．20±0．830．93±0．37-3．22±0．721．04±0．25-2．87±0．801．01±0．28-3．10±0．79低剂量MBIRc4．05±0．79-8．10±1．903．66±1．20-6．96±1．632．91±0．93-7．23±2．233．54±1．09-7．43±1．97低剂量MBIRNR406．27±1．14-12．68±2．995．66±2．01-11．06±2．955．49±1．52-12．07±3．385．81±1．62-11．94±3．15F值284．69119．1687．8588．14130．0890．56379．78286．25P值<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01<0．01

图1 患者女，48岁，右肺上叶中央型肺癌侵犯纵隔，右肺门旁及纵隔淋巴结转移 A.常规剂量ASIRs，脂肪噪声、SNR分别为13.7和-7.66，背部肌肉噪声、SNR分别为21.3和2.34; B.低剂量标准算法ASIR，脂肪噪声、SNR分别为31.1和-3.54，背部肌肉噪声、SNR分别为37.8和0.96; C.低剂量MBIRc，脂肪噪声、SNR分别为13.9和-7.79，背部肌肉噪声、SNR分别为14.4和3.13; D.低剂量MBIRn中MBIRNR40，脂肪噪声、SNR分别为8.9和-12.19，背部肌肉噪声、SNR分别为8.2和5.18 (ROI 1和ROI 2分别代表背部肌肉和皮下脂肪组织)

图2 患者女，68岁，结肠癌双肺多发转移结节灶 A.常规剂量ASIR肺算法重建; B.低剂量ASIR肺算法重建; C.低剂量MBIRc重建; D.低剂量MBIRn中MBIRRP20算法重建。支气管壁(长箭)、肺气肿(短箭)、肺结节表面(箭头)清晰度评分存在差异(A：2名观察者评分均为3分；B：2名观察者评分均为2分；C：2名观察者评分分别为4、5分；D：2名观察者评分分别为4、5分)

本研究的局限性：MBIRc和MBIRn时间长，慢于实时显示图像的FBP和ASIR[13-14]；虽然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特点，可能导致观察者评分的偏差；受检者例数较少，且入选患者BMI偏低，可能对结果产生一定影响。

总之，结合自动曝光控制技术，与ASIR、MBIRc相比，MBIRn肺特异性设置中MBIRNR40可显著降低胸部CT图像噪声和提高信噪比；在减少辐射剂量约70%时，MBIRNR40图像的主客观噪声低于常规剂量ASIR，MBIRRP20显示肺内和MBIRNR40显示纵隔、上腹部细节结构优于常规剂量ASIR。

[1] Kilic K, Erbas G, Guryildirim M, et al. Lowering the dose in head CT using adaptive statistical iterative reconstruction. AJNR Am J Neuroradiol, 2011,32(9):1578-1582.

[2] 周丹静,许建铭,姜彦,等.迭代模型重建技术在低剂量胸部CT双期增强扫描中的可行性.中国医学影像技术,2017,33(5):768-772.

[3] Ohno Y, Yaguchi A, Okazaki T, et al. Comparative evaluation of newly developed model-based and commercially available hybrid-type iterative reconstruction methods and filter back projection method in terms of accuracy of computer-aided volumetry (CADv) for low-dose CT protocols in phantom study. Eur J Radiol, 2016,85(8):1375-1382.

[4] Yasaka K, Katsura M, Hanaoka S, et al. High-resolution CT with new model-based iterative reconstruction with resolution preference algorithm in evaluations of lung nodules: Comparison with conventional model-based iterative reconstruction and adaptive statistical iterative reconstruction. Eur J Radiol, 2016,85(3):599-606 .

[5] Dougeni E, Faulkner K, Panayiotakis G. A review of patient dose and optimization methods in adult and pediatric CT scanning. Eur J Radiol, 2012,81(4):665-683.

[6] 颜利辉,陈飞,姚立正,等.前置自适应统计迭代重建技术对胸部CT辐射剂量和图像质量的影响:体模与临床研究.中国医学影像技术,2017,33(3):468-472.

[7] 孙记航,王帆宁,段晓岷,等.自适应迭代重建技术结合高分辨算法提高儿童低剂量胸部CT肺脏病变显示的能力.中国医学影像技术,2017,33(5):773-777.

[8] Deak Z, Grimm JM, Treitl M, et al. Filtered back projection，adaptive statistical iterative reconstruction, and a model-based iterative reconstruction in abdominal CT: An experimental clinical study. Radiology, 2013,266(1):197-206.

[9] 徐学勤,林晓珠,王明亮,等.MBIR重建算法在改善腹部CT图像质量方面的价值研究.临床放射学杂志,2014,33(2):276-279.

[10] Padole A, Singh S, Ackman JB, et al. Submillisievert chest CT with filtered back projection and iterative reconstruction techniques. AJR Am J Roentgenol, 2014,203(4):772-781.

[11] Hata A, Yanagawa M, Honda O, et al. Submillisievert CT using model-based iterative reconstruction with lung-specific setting: An initial phantom study. Eur Radiol, 2016,17(3):1-8.

[12] Ichikawa Y, Kitagawa K, Nagasawa N, et al. CT of the chest with model-based, fully iterative reconstruction: Comparison with adaptive statistical iterative reconstruction. BMC Med Imaging, 2013,13(27):1-8.

[13] Marin D, Nelson RC, Schindera ST, et al. Low-tube-voltage, high-tube-current multidetector abdominal CT: Improved image quality and decreased radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction algorithm-initial clinical experience. Radiology, 2010,254(1):145-153.

[14] Katsura M, Matsuda I, Akahane M, et al. Model-based iterative reconstruction technique for radiation dose reduction in chest CT: Comparison with the adaptive statistical iterative reconstruction technique. Eur Radiol, 2012,22(8):1613-1623.

《中国医学影像技术》投稿须知(二)

3稿件修改本刊编辑部通过网站编辑系统给作者发修改意见，同时会有邮件提醒。一般情况下，作者应于7天内将修改后稿件上传编辑系统。1个月未修回的稿件将以退稿处理。依照《著作权法》有关规定，本刊编辑部可对来稿做文字修改、删节，凡有涉及原意的修改，请作者在寄回校样时提出。

4稿件查询①作者投稿后1周未收到E-mail回复的稿号即为本期刊社未收到投稿，请重新投稿；②收到稿号后可登陆本刊网站实时查询稿件处理状态，1个月内未查询到稿件审理进展可以发邮件咨询；③本刊收费通知一律以E-mail形式发出，如需出具纸质通知另行联系；④作者交纳发表费后1个月内未查到发票信息或者未收到发票请及时发邮件与期刊社联系。

5版权来稿文责自负，凡投稿者，即视为同意本刊编辑部将稿件以纸质载体、光盘载体及网络版形式出版。寄回校样的同时请从本刊主页“下载中心”栏目中下载“版权转让协议”，签字并寄回。

6收费作者在收到交纳审理费通知后须及时交纳审稿费60元。稿件一经录用，即收取发表费，刊印彩图者，需加付彩图印制工本费。1个月内不寄款者，本刊将按退稿处理。

Applicationofnewmodel-basediterativereconstructionwithlung-specificsettingforradiationdosereductioninsubmillisievertchestCT

JIAYongjun,YUYong,ZHANGXirong,YANGChuangbo,DUANHaifeng,MAChunling,HETaiping*
(DepartmentofRadiology,AffiliatedHospitalofShaanxiChineseMedicineUniversity,Xianyang712000,China)

ObjectiveTo assess image quality of adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR), conventional model-based iterative reconstruction (MBIRc) and a new lung-specific setting (MBIRRP20and MBIRNR40) from the new version of model-based iterative reconstruction (MBIRn) in submillisievert chest CT comparing with ASIR in standard-dose.MethodsTwo chest CT examinations were performed with standard-dose and low-dose in 30 patients. Low-dose CT images were reconstructed with ASIR, MBIRc and MBIRn, while standard-dose CT images were reconstructed with ASIR only. Objective image noise and SNR were measured on the same part from the back muscle and subcutaneous fat which located at the level of thoracic entry, trachea carina and hepatic portal. Image quality of lung, mediastinum and upper abdomen structures were evaluated on a 5-point scale. The results were compared with one-wayANOVAandWilcoxonsigned-rank tests.ResultsThe effective dose equivalent for standard-dose CT was (3.01±1.89)mSv, compared with (0.88±0.83)mSv for low-dose CT, which decreased by 70.76%. The mean image noise for low-dose MBIRNR40was significantly lower than that of conventional-dose ASIR, low-dose ASIR and MBIRc (P<0.05). The mean SNR for low-dose MRIRNR40was significantly higher than that of conventional-dose ASIR, low-dose ASIR and MBIRc (P<0.05). The subjective image noise score was significantly lower than that of ASIR and MBIRc, and the score of sharpness of details of the structures score for low-dose MBIRn was significantly better than that of the ASIR and MBIRc (P<0.05).ConclusionMBIRNR40can significantly reduce image noise and improve SNR compared to ASIR and MBIRc in low-dose, even better than ASIR in standard-dose, which reduce radiation dose by about 70%. In low-dose, MBIRPP20can well display lung structures, and MBIRNR40can display mediastinal and the upper abdominal structures.

Model-based iterative reconstruction; Adaptive statistical iterative reconstruction; Radiation dosage; Tomography, X-ray computed

10.13929/j.1003-3289.201701069

R814.42

A

1003-3289(2017)10-1545-05

贾永军(1985—)，男，陕西兴平人，在读博士，主治医师。研究方向：颈胸部影像诊断。E-mail: jiayongjun1985@163.com

贺太平，陕西中医药大学附属医院医学影像科，712000。E-mail: htpkeyan@163.com

2017-01-12

2017-08-21