新一代基于模型的迭代算法在胸部低剂量CT筛查中的应用

左秀娟， 贺太平， 张开元， 贾永军， 马光明， 王咪

随着多层螺旋CT技术的不断的改进与完善，CT平扫已成为胸部早期筛查最常用的检查方法。然而，CT检查的辐射剂量显著高于传统的X线检查，这就在一定限度上限制了CT的应用。随着辐射剂量不断降低，图像噪声会越来越大，图像质量不断下降以致于无法满足诊断要求。新一代的多模型迭代重建技术(model-based iterative reconstruction,MBIR)在极低剂量的条件下可以显著降低图像噪声，改善图像质量[1]。本研究的目的是比较采用自适应性统计迭代算法(adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR)和MBIRn中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)3组低剂量胸部CT图像的质量，探讨新一代基于模型的迭代重建(MBIRn)中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)在低剂量胸部CT图像质量的临床应用价值。

材料与方法

1.一般资料

前瞻性搜集2016年4-12月查体患者30例，其中男17例，女13例。年龄31～77岁，平均年龄(57.8±14.9)岁，中位年龄40岁，所有患者的体质量指数(BMI)在正常范围(18.5 kg/m2≤BMI<25 kg/m2)。

2.检查方法

采用GE Discovery CT750 HD(HDCT)扫描机行胸部CT平扫，自动管电流调制技术，管电压为120 kVp，噪声指数(noise index，NI)为28 HU，旋转时间0.6 s，螺距1.375，层厚5 mm。

3.图像处理与分析

由能谱CT扫描结束后，分别采用ASIR40%和MBIRn中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)3种重建算法对原始数据进行重建，层厚为0.625 mm。

客观评价：分别在胸廓入口层面、气管隆突下层面和上腹肝门层面进行测量标准算法ASIR40%和MBIR NR40和MBIR RP20 三组图像中背部肌肉、皮下脂肪CT值和标准差(standard deviation，SD)，SD代表图像噪声，感兴趣区(region of interest,ROI)大小为50～200 mm2，计算背部肌肉、皮下脂肪的信噪比(signal noise ratio,SNR)，SNR=CT值/SD值。计算MBIRn中的肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)相对于ASIR40%的噪声降低率和SNR提高率。噪声降低率=(SD ASIR 40%-SDMRIRn)/SDASIR40% ，n=NR40或RP20，SNR提高率=(SNRMRIRn-SNR ASIR 40%)/SNRMRIRn，n=NR40或RP20。各参数重复测量3次，取均值。

主观评价：由两名副高级及以上职称放射科医生分别在肺算法ASIR40%、MBIR NR40和MBIR RP20评价肺内结构，在标准算法ASIR40%、MBIR NR40和MBIR RP20评价纵隔结构，评分标准分为：①主观图像噪声，分为5级(1分=噪声过重，完全无法接受，2分=噪声较重，但尚可接受，3分=中等噪声，4分=噪声较轻，5分=噪声较微)；②肺内结构(支气管及肺血管)和纵隔内结构(血管和淋巴结)清晰度分为5级(1=无法接受的可视程度，2=欠佳的可视程度，3=可接受的可视程度，4=超过平均水平，5=出色的可视)[2]。

4.电离辐射剂量记录

容积CT剂量指数(CT dose index of volume，CTDI)、剂量长度乘积(dose length product，DLP)算有效剂量(effetive dose，ED)，ED=DLP×k，其中k为胸部扫描转换因子(0.014)[3]。

5.统计学方法

结 果

1.电离辐射剂量

本组低剂量胸部扫描CTDIvol为(1.84±1.74) mGy，DLP为(66.25±61.50) mGy/cm，平均有效电离辐射为(0.88±0.86) mSv。

2.图像质量定量分析

三组薄层重建图像背部肌肉、皮下脂肪的SD和SNR见表1、2。3组图像中ASIR40%噪声最大，SNR最低； MBIR NR40图像噪声最低，SNR最高。MBIRn中的肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20)相对于ASIR40%的噪声降低率和SNR提高率(图1)。

3.图像质量定性分析

两名副高及以上职称放射科医生对30例肺部CT平扫病例采用ASIR40%、MBIR NR40和MBIRRP20 3种重建算法所得图像的定性评价具有良好一致性，重建算法影响图像噪声、图像对比度、细微结构可视程度见表3：ASIR40%噪声最大，部分解剖细节不能显示；MBIR NR40主观噪声最低，纵隔内结构显示最清晰，MBIR RP20肺内血管及支气管显示最清晰(图2)。

图1 两种重建算法相对于ASIR40%的噪声降低率和SNR提高率(%)

重建算法ASIR40%MBIR NR40MBIR RP20F/Z值P值气管隆突下 肌肉49.54±10.509.83±3.1129.97±4.5977.58#0.000 脂肪34.38±6.8911.20±4.9627.84±5.2661.23#0.000胸廓入口 肌肉44.47±13.018.67±1.9328.75±3.5874.59#0.000 脂肪33.00±9.1211.81±8.8227.43±7.9248.52*0.000上腹部 肌肉51.75±7.629.52±1.8532.92±4.5578.09#0.000 脂肪41.68±7.4410.51±6.3327.96±5.15179.85*0.000

注：*单因素方差分析；#非参数检验；3种重建算法两两比较(P<0.05)。

表2 三种重建算法在胸廓入口、气管隆突下和上腹部SNR的比较

注：*单因素方差分析；#非参数检验；3种重建算法两两比较(P<0.05)。

讨 论

近年来，CT辐射剂量存在的潜在危害越来越受到关注，尤其对于体检患者。图像质量与电离辐射剂量有关，采用较高的辐射剂量可以获得较高质量的图像，但当噪声非常低时，继续增大辐射剂量，所得到的图像质量改善并不明显[4]。由于肺和纵隔具有良好的天然密度对比，胸部就成为低辐射剂量螺旋CT最佳应用部位[5]。美国CT的检查数量只占所有X线成像技术的11%，但其所带来的辐射剂量却占所有医疗成像辐射剂量的2/3以上。 据测算，常规胸部CT辐射剂量大约是胸部X线片的10～100倍[6]。本研究前瞻性搜集低辐射剂量胸部CT平扫的体检患者30例(噪声指数28)，比较自适应统计迭代重建(ASIR)、新一代基于模型的迭代重建(MBIRn)中肺特异性设置(MBIR NR40和MBIR RP20) 3种重建技术在胸部低辐射剂量CT筛查图像质量。

自适应性统计迭代算法ASIR技术利用系统噪声模型消除图像噪声，考虑到焦点、体素和探测器的实际几何大小，通过对X线生成和检测过程进行精确的数学模型建立，在迭代计算的过程中反复加以校正，降低了图像噪声，弥补滤波反投影法(filtered back projection,FBP)的不足，同时可降低辐射剂量，已被临床认可并得到广泛应用[7]。ASIR的权重设置可以将FBP数据和ASIR数据按不同比例加权融合，从0%到100%不等(间距10%)的混合图像。文献报道随着0% ASIR～100% ASIR权重不断增加，图像的噪声、伪影均依次减少，图像分辨率不断提高，图像主观质量评分曲线呈抛物线形态，其中以40%～60% ASIR 重建图像质量评分最高[8]。本研究采用ASIR40%权重进行研究。

MBIR是对体素、X射线光子初始位置和探测器几何因素进行模拟，真实地还原射线发射、吸收和信号采集的全过程，通过迭代方法从每一个独立数据点的水平将统计噪声和光学模糊效应从原始数据空间中不断去除，比FBP和ASIR更能反映CT系统的真实情况，在重建图像上更为准确地还原扫描信息。孙记航等[9]搜集80kVp下41例儿童患者的CTA进行MBIR、30% ASIR及FBP重建，得出MBIR图像质量明显高于ASIR及FBP图像。Miéville等[10]对20例平均11.4岁患有肺囊性纤维化的儿童研究发现，MBIR在一个很小的辐射剂量的情况下仍能保持低的图像噪声和高的信噪比，同时MBIR还能观察到胸膜下血管和肺裂这些FBP不能观察到的微小结构。以上研究均是基于初始版本MBIR的研究，新一代基于模型的重建算法MBIRn支持重建25种类型的图像：标准，降噪设置5(noise reduction,NR 5)，降噪设置40(noise reduction 40,NR 40)，提高空间分辨率的resolution preferenceMBIR分别代表空间分辨率的5%和20%等[11]。本研究表明MBIR可显著降低图像噪声，提高信噪比，更清晰显示扫描范围内的细节结构和病变边缘特征，并以MBIRRP20和MBIRNR40评估了新版本的MBIR的图像质量。MBIRNR40为MBIR中降噪能力最强的设置，但却牺牲少量空间分辨率。对于图像噪声，本研究显示与ASIR40%相比，MBIR NR40和MBIR RP20两种算法图像肌肉SNR分别较ASIR40%组提高440.71%、58.41%，脂肪SNR分别较ASIR40%组提高264.84%、30.99%(P均<0.05)。MBIR NR 40的噪声最低，SNR最高。在主观评价上，MBIR RP20的对细微结构可视程度比MBIR NR 40和ASIR40%更敏锐，对肺内末梢小血管及支气管、淋巴结边缘情况显示最佳，与Yasaka等[11]研究结果基本一致。

表3 三种算法重建图像质量主观评分比较

图2 男，43岁，体检未见明显异常，图示为3种重建算法获得薄层轴面图像(层厚均为0.625mm)，用软件的compare功能保证3幅图像在同一层面，箭示纵膈下淋巴结，肺血管远端细小分支。 a) ASIR40%肺窗。噪声最大，图像颗粒感强，SNR最低，纵膈内淋巴边缘显示不清； b) MBIR RP20肺窗。噪声较低，SNR较高，纵膈内淋巴结边缘隐约可见； c) MBIR NR40肺窗。噪声最小，图像细腻、光滑，SNR最高，纵膈内淋巴结的边缘清晰可见； d) ASIR40%纵膈窗。胸膜下血管显示不清； e) MBIR RP20纵膈窗。胸膜下血管清晰可见； f) MBIR NR40纵膈窗。胸膜下血管隐约可见。 MBIR RP20组具有最高空间分辨率，MBIR NR40组具有最小噪声及最大SNR。

本研究的不足之处在于①样本量较小，可能存在选择偏倚，在今后的研究中将加大样本量；②尚未研究MBIR及不同扫描层厚对图像质量的影响，这些将在后续研究中加以改进和完善；③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程度的特点，这可能导致观察者评分偏见；④MBIR技术重建时间较长，目前尚未常规应用于临床[12]。

综上所述，在低剂量胸部CT扫描的条件下，相比ASIR40%组，MBIR组能明显提高图像质量，具有进一步降低扫描剂量的潜力，其中MBIR NR40主观噪声最低，纵隔内结构显示最清晰，MBIR RP20肺内血管及支气管显示最清晰。