低辐射剂量联合两种不同重建方法对上腹部图像质量的影响

张喜荣，段海峰，马光明，杨创勃，贺太平，郭长义

1.陕西中医药大学，陕西咸阳 712000；2.陕西中医药大学附属医院医学影像科，陕西咸阳 712000；3.陕西中医药大学第二附属医院CT室，陕西咸阳 712000； *通讯作者 郭长义113124329@qq.com

CT在疾病的诊断和随访中得到广泛应用，电离辐射也随之增加，辐射剂量对被照射人群的潜在危害也备受关注[1]，CT目前已成为医疗辐射的主要来源[2]。随着现代计算技术的迅速发展，利用迭代重建算法降低图像噪声、提高图像质量和降低扫描辐射剂量的研究越来越受到关注。自适应统计迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）可以不同程度地降低辐射剂量，权重为100%的ASIR重建算法可以减少82%的辐射剂量，权重为40%的ASIR重建算法可以减少42%~48%的辐射剂量[3]。基于模型的迭代重建（model based iterative reconstruction，MBIR）是近年新出现的一种重建算法。本研究探讨ASIR和MBIR在低辐射剂量下降低噪声和提高图像质量的能力，为临床工作中降低扫描辐射剂量提供依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象 收集2016年6－12月陕西中医药大学附属医院疑似腹部病变并行上腹部CT检查的40例患者，男30例，女10例；平均年龄（56.00±9.65）岁；平均体重（59.77±8.35）kg；平均身高（1.68±0.05）m。按随机数字表法分为常规组和低辐射剂量组，每组20例。两组患者年龄、体重指数和性别比较，差异无统计学意义（P>0.05），见表1。

1.2 仪器与方法 采用GE Healthcare Discovery CT750 HD，常规腹部扫描模式。患者取仰卧位，头先进，扫描范围从膈上2 cm至双肾下极水平，并对甲状腺及盆腔进行放射防护。扫描参数：管电压120 kVp，自动电流，旋转时间0.4 s，准直器0.625×64 mm，层厚及层距为5 mm，螺距0.984∶1。对比剂均采用优维显370（370 mgI/ml），注射总量600 mgI/kg。采用德国Ulrich双筒高压注射器经肘正中静脉注入对比剂，注射结束后以相同的流速注射生理盐水20 ml，分别行肝动脉期（30 s）、门静脉期（60 s）及延迟期（180 s）扫描。其中常规组采用噪声指数（noise index，NI）为10，为常规扫描剂量；低辐射剂量组采用NI为20，为低辐射剂量扫描。

1.3 图像重建 CT检查结束后，用延迟期（180 s）扫描的图像进行图像重建。常规组采用40% ASIR，低辐射剂量组采用40% ASIR和MBIR 2种重建方式对原始数据进行重建，其中MBIR数据的重建由日本东京女子医学大学提供。数据重建结束后，分别得到NI 10 ASIR、NI 20 ASIR和NI 20 MBIR共3组图像，重建层厚均为0.625 mm。将重建后的图像传至GE AW 4.4工作站，用Compare软件进行图像观察和分析，窗宽350 HU，窗中心50 HU。在肝脏、胰腺、脾脏、肾脏和竖脊肌显示最佳的层面分别放置感兴趣区（ROI）测量其CT值和噪声（相应的标准差为SD值），ROI面积为20~50 mm2，放置ROI时避开血管、边缘和病灶，形态尽量保持一致。在相应器官同层背部皮下脂肪密度较均匀的区域放置ROI，面积50 mm2，以背部脂肪组织的标准差作为图像的背景噪声（SD值）。各参数测量3次取平均值。

1.4 图像客观评价 根据公式（1）、（2）计算信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。

其中，CT值为所测器官的CT值，SD值为同层面脂肪的背景噪声值。

1.5 图像主观评价 由2名经验丰富的主治医师采用盲法进行图像观察。主观评分法参考Hopper等[4]的5级评分标准，①优异：5分，图像清晰细腻，无明显噪声，器官内细小结构显示边界锐利清晰；②较好：4分，噪声增多，图像尚清晰，细小解剖结构显示边界尚清晰；③中等：3分，噪声明显但可以接受，细小解剖结构可显示但边界不清；④较差：2分，噪声明显，超过可接受程度，细小解剖结构显示模糊，辨识困难；⑤极差：1分，噪声极明显，细小解剖结构不能辨识。

1.6 辐射剂量 分别记录常规组和低辐射剂量组的CT容积剂量指数（CT dose index volume，CTDIvol）及剂量长度乘积（dose length product，DLP），根据公式（3）计算有效剂量（effective dose，ED）。

其中k为换算因子，取0.015 mSv/（mGy·cm）。

1.7 统计学方法 采用SPSS 16.0软件，计量资料以±s表示，两组计量资料比较采用成组资料t检验，3种重建方法所得图像的客观数据和主观评分比较采用单因素方差分析；2名医师对图像评分的一致性采用Kappa检验；年龄、体重指数和性别对结果的潜在影响采用逻辑回归；P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组个体因素和辐射剂量比较 低辐射剂量组的CTDIvol、DLP、ED均较常规组低，差异有统计学意义（P<0.05）；与常规组比较，低辐射剂量组的CTDIvol降低75.09%，DLP降低75.05%，ED降低73.74%，见表1。

表1 常规组与低辐射剂量组患者基本资料及辐射剂量比较

2.2 3种图像重建方法图像客观评价比较 3种图像重建方法下各器官的SD值、SNR及各器官与腹部脂肪的CNR比较，差异有统计学意义（P<0.05），其中SD：NI 20 ASIR>NI 10 ASIR>NI 20 MBIR；SNR和CNR：NI 20 MBIR>NI 10 ASIR>NI 20 ASIR，见表2、图1。

表2 3种重建方法图像的SD、SNR和CNR比较（±s）

表2 3种重建方法图像的SD、SNR和CNR比较（±s）

SD（HU）NI 20 ASIR 39.28±7.56 39.89±6.31 24.68±6.65 41.04±10.12 18.52±5.12F值 73.990 156.394 25.761 34.404 36.622SNR NI 20 ASIR 2.29±0.63 2.38±0.63 1.95±0.53 4.81±1.59 2.23±1.08F值 33.182 79.649 39.113 20.605 36.622CNR NI 20 ASIR 5.17±0.93 5.37±1.13 4.84±0.82 4.81±1.59 4.67±0.90F值 51.809 46.181 45.871 49.170 42.477

图1 3种重建模式在不同器官的SD（A）、SNR（B）、CNR（C）比较

2.3 3种重建方法图像主观评价比较 2位医师的主观评分一致性较好（Kappa=0.726，P<0.05）。常规组NI 10 ASIR，低辐射剂量组NI 20 MBIR和NI 20 MBIR 组的主观评分分别为 4.00±0.79、3.35±0.58、3.90±0.64。其中 NI 20 MBIR 重建图像和 NI 10 ASIR重建图像差异无统计学意义（P>0.05），NI 20 MBIR重建图像和NI 20 ASIR重建图像差异有统计学意义（P<0.05），提示使用MBIR重建方法，即使辐射剂量降低约75%，但图像质量仍能满足诊断要求。见图2。

图2 不同重建方法图像质量比较。A、B.男，45岁，早期肝硬化病史，用NI 20 40% ASIR和NI 20 MBIR重建所得图像；C.男，56岁，胃癌，用NI 10 40% ASIR重建所得图像。由上述图像质量可知，使用MBIR的重建算法比40% ASIR降低约75%的辐射剂量，但图像质量仍可以满足临床诊断要求

3 讨论

CT辐射剂量越来越受到广泛关注，尤其是辐射所致的潜在致癌因素。既往研究表明，医疗辐射由1980年的10%上升至目前的48%，其中CT是医疗辐射的主要来源[2]。辐射剂量所诱导的致癌作用是随机的，其发生率随着辐射剂量的减少而降低。因此，如何在不影响诊断的前提下降低辐射剂量成为研究重点。减少辐射剂量可以通过优化扫描参数和使用不同的重建算法实现。目前的重建算法包括滤波反投影（filtered back projection，FBP）和迭代重建算法（iterative reconstruction，IR），其中IR包括ASIR和MBIR。由于腹部缺乏自然对比，学者们更倾向于使用先进的重建算法来降低腹部的辐射剂量。FBP在临床上已经得到广泛使用，并作为CT重建算法的“金标准”[5]，但是由于其在低辐射剂量时降低噪声和伪影的能力不足，忽视了原始数据在获得过程中被量子噪声和电子噪声所影响的问题，导致其使用受限[5-7]。迭代重建技术最初用于PET和SPECT的图像重建中，其主要缺点为重建速度慢，然而近年随着计算机的计算能力大幅提升，其重建速度明显缩短，使得这项技术应用于CT，可以在降低患者辐射剂量的同时又不损失图像质量[5-9]。本研究拟比较ASIR和MBIR在降低扫描辐射剂量方面的能力。

ASIR是基于噪声模型的数据空间的迭代重建，已广泛应用于临床，较FBP能够很好地降低噪声和提高图像质量[6,10-14]。ASIR可以使用不同的权重调节图像质量，从0%到100%，权重为0%的ASIR生成的图像为FBP和ASIR混合图像，过高的ASIR权重会造成图像过度均匀，出现“塑料样伪影”，ASIR权重的选择会直接影响到图像质量。Singh等[8]研究显示，在不同情况下需要选择合适的ASIR权重，如腹部扫描的CTDIvol为8.4 mGy，选择30%~50%的ASIR较合适，故本研究采用40% ASIR进行图像重建。

MBIR算法是一个完全基于模型的迭代算法，不但结合了数据收集系统内光子和电子噪声统计模型，而且还考虑了光学系统模型，其锐化边缘、降低噪声和提高密度分辨率的能力高于其他重建算法[14-16]，已逐步应用于临床。

本研究选取2种较新的重建算法，比较其提高图像质量及降低辐射剂量的能力。结果显示，NI 20 ASIR重建的图像客观评价SD高于NI 10 ASIR重建的图像，SNR和CNR低于NI 10 ASIR重建的图像，NI 20 ASIR重建的图像主观评分低于NI 10 ASIR重建的图像，差异均有统计学意义（P<0.05），表明辐射剂量降低，利用ASIR重建模式不能得到满意的图像质量。与NI 10 ASIR重建方式比较，NI 20 MBIR重建的图像客观评价SD低于NI 10 ASIR重建的图像，SNR和CNR高于NI 10 ASIR重建的图像，主观评分NI 20 MBIR重建的图像和NI 10 ASIR重建的图像差异无统计学意义（P>0.05），因此利用MBIR重建模式可以得到满意的图像质量，但是辐射剂量降低了约75%。

本研究的不足之处：图像质量5分评分法有待于进一步细化，医师分析评判时可能带有一些主观因素，将在后续研究中加以改进。此外，本研究未对MBIR的重建速度进行数据统计，有待后续研究深入探讨。

总之，低辐射剂量时，MBIR较ASIR重建算法可以进一步减少噪声，增加图像的CNR和SNR，提高图像质量。尽管MBIR重建算法耗时长，但其能有效地降低患者的辐射剂量，临床应用前景可观。

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