基于模型的迭代重建在改善胸部低剂量CT评价早期周围型肺癌中的价值

贾永军，于楠，杨创勃，张喜荣，段海峰，贺太平，于勇

陕西中医药大学附属医院医学影像科，陕西咸阳 712000； *通讯作者 于勇 .22434158@qq.com

早期肺癌指直径≤3 cm 无转移的周围型肺癌[1]。CT可根据瘤体的形态与密度、肿瘤边缘和邻近结构以及侵袭转移等影像学表现诊断周围型肺癌。因此，良好的图像是CT诊断肺癌的基础。滤波反投影重建（filtered back projection reconstruction，FBP）图像噪声较高、条纹伪影较明显、空间分辨率也较低[2]。在曝光条件较低、射线量较少时，重建的CT图像常不能满足临床要求，故减低辐射剂量能力有限。迭代重建技术（iterative reconstruction，IR）近年来逐渐得到应用[3]。自适应迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）优于FBP，并已被普遍接受[4]；但基于模型的迭代重建（model-based iterative reconstruction，MBIR）的临床价值研究较少。本研究比较MBIR中优化空间分辨率设置（MBIRRP20）、空间分辨率和密度分辨率均衡设置（MBIRSTND）与ASIR重建对亚mSv条件下胸部CT评价早期周围型肺癌的图像质量，探讨MBIR在低剂量胸部CT评价早期肺癌的应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 收集2016年6-8月于我院行低剂量胸部CT平扫筛查诊断肺结节，并最终确诊为周围型肺癌的30例患者，其中男18例，女12例；年龄44～79岁，平均（63±8）岁；体重40～84 kg，平均（60±10）kg。术后病理结果显示，腺癌17例，细支气管肺泡癌5例，鳞癌4例，小细胞癌2例，大细胞癌1例，类癌1例。

1.2 仪器与方法 采用宝石能谱 CT（Discovery CT 750 HD）扫描静止状态下 CT-200B型空气体模和受检者。体模选取相同层面，客观比较0.625 mm层厚ASIR和MBIRRP20，MBIRSTND重建图像的空间分辨率和密度分辨率。患者取仰卧位，上举双手，吸气末单次屏气时行胸廓入口至后肋隔角尖端水平螺旋CT模式扫描。扫描参数：层厚与层间距均为5.0 mm，转速0.6 s/转，螺距1.375∶1，准直器宽度40 mm，管电压120 kVp；预设5 mm层厚噪声指数为28，通过自动管电流调制技术（automatic tube current modulation，ATCM）控制管电流。扫描原始数据采用标准算法（ASIRs）与肺算法（ASIRl）、MBIR中MBIRRP20和MBIRSTND共4种算法重建CT图像。由于目前MBIR仅能重建层厚0.625 mm的图像，故4种算法均重建层厚0.625 mm图像进行比较[5]。ASIRs图像用于评价纵隔、上腹部图像噪声和质量；ASIRl用于评价肺部图像噪声、图像质量和癌结节。

1.3 数据测量及图像质量评价 由1名具有7年影像诊断工作经验的放射科主治医师在 ADW 4.6工作站上测量所有数据。空气体模研究中观察并记录各种算法重建CT图像中空间分辨率、密度分辨率固定平面的轴位图像。根据各小气孔及大小不等的圆形低密度影的显示效果对不同算法空间分辨率与密度分辨率性能进行排序。

客观方面，比较标准算法 ASIR和 MBIRRP20、MBIRSTND3种重建图像噪声。每位受检者胸部CT选择3个层面：选择双侧锁骨头出现层面代表胸廓入口，选择气管隆突下 1 cm层面代表肺部，选择肝门层面代表所及上腹部。将50～100 mm2圆形或椭圆形感兴趣区（ROI）放置在目测密度均匀并避开明显伪影区的背部肌肉和皮下脂肪，测量及记录CT值平均值及标准差（SD），SD代表图像背景噪声。主观方面，在ASIRl、MBIRRP20和MBIRSTND观察评价癌结节内外部影像征象，ASIRs和 MBIRRP20、MBIRSTND观察图像噪声和癌结节内不同成分分界清晰度。分别由1位具有7年经验的主治医师和15年经验的副主任医师经PACS工作站通过4分量表对每位受检者不同算法重建图像进行及主观评分，初始肺窗为1600/-600 Hu，软组织窗为350/40 Hu[6]。图像噪声评分：1分为噪声高导致图像内小结构显示不清；2分为噪声较高而影响图像内小结构的显示；3分为少量噪声基本达到观察图像内小结构的要求；4分为图像质量良好，图像内小结构显示清晰。癌结节内外部影像征象评分：1分为征象显示非常少，诊断困难；2分为征象显示较少，影响诊断；3分为征象基本显示，不影响诊断；4分为所有征象显示非常清楚。癌结节内不同成分（实性/坏死灶）分界清晰度评分：1分为很模糊，边界难以辨别；2分为比较模糊，可以隐约辨别边缘；3分为轻度模糊，边缘容易辨别；4分为不模糊，边缘清晰[7]。

1.4 统计学方法 采用SPSS 20.0软件，正态分布的计量资料以±s表示，各算法重建图像的SD进行单因素方差分析，组内两两比较采用LSD法；主观评分用Wilcoxon等级秩和检验。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 体模研究 空气体模结果显示，小气孔空间分辨率方面，3种重建方式结果接近（MBIRSTND≈MBIRRP20≈ASIRl），但MBIRRP20和MBIRSTND对可分辨小气孔边界的显示更清晰。密度分辨率方面，MBIRSTND>MBIRRP20>ASIRs，其中 MBIRSTND对低密度影边界的显示更清晰。见图1。

图1 CT-200B型空气体模。A～C为空间分辨率层面，D～F为密度分辨率层面；A为ASIR肺算法重建，B、E为MBIRSTND重建，C、F为MBIRRP20重建，D为ASIR标准算法重建；3种重建方式小气孔空间分辨率差异不显著，但MBIRRP20和MBIRSTND对可分辨小气孔边界的显示更清晰；密度分辨率方面，MBIRSTND>MBIRRP20>ASIRs，MBIRSTND对低密度影边界的显示更清晰

2.2 临床研究

2.2.1 辐射剂量 本组受检者CT容积剂量指数（CT dose index of volume，CTDIvol）=（1.73±1.62）mGy，剂量长度乘积（dose length product，DLP）=（63.16±59.19）mGy·cm，以有效剂量权重因子k=0.014计算有效剂量（effective dose，ED）=（0.88±0.83）mSv。

2.2.2 客观评价 3种重建算法在胸锁关节、气管隆突下1 cm、上腹肝门层面内背部肌肉、皮下脂肪及其平均 CT值差异均无统计学意义（P>0.05），见表1。MBIRSTND重建图像在各层面肌肉、皮下脂肪噪声最低，MBIRRP20也低于ASIRs，差异均有统计学意义（P<0.05）。3种重建算法在胸锁关节、气管隆突下1 cm、上腹肝门层面背部肌肉、皮下脂肪及其平均噪声的比较见表2、图2。

表1 3种重建算法在不同部位CT值比较（ ±s，Hu）

表1 3种重建算法在不同部位CT值比较（ ±s，Hu）

重建算法 胸廓入口 气管隆突下 上腹背部 平均值肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪ASIRs 54.14±7.38-116.41±11.0046.95±12.33-110.69±14.9447.89±8.67-107.81±14.0849.66±10.01-111.64±13.77 MBIRRP20 57.48±5.40 -114.82±11.05 48.66±11.63 -109.34±14.32 47.48±9.07 -106.94±14.56 51.21±10.02 -110.37±13.65 MBIRSTND 57.67±5.61-114.83±10.4848.82±10.85-109.35±13.8247.24±8.78-107.10±14.2751.24±9.74-110.43±13.23 F值 3.087 0.212 0.240 0.088 0.041 0.031 0.746 0.251 P值>0.05>0.05>0.05>0.05>0.05>0.05>0.05>0.05

表2 3种重建算法在不同部位噪声比较（±s）

表2 3种重建算法在不同部位噪声比较（±s）

注：与ASIRs比较，*P<0.05；与MBIRRP20比较，#P<0.05

重建算法 胸廓入口 气管隆突下 上腹背部 平均值肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪 肌肉 脂肪ASIRs 53.47±12.8938.12±7.3352.60±11.0036.14±9.3847.12±7.8139.84±9.6351.06±11.0238.04±8.87 MBIRRP2029.77±3.23*26.32±3.72*28.52±3.63*27.42±3.32*31.32±4.18*28.35±4.37*29.97±3.84*27.37±3.88*MBIRSTND 16.04±1.43*#15.37±2.60*#15.22±2.17*#16.65±3.74*#15.82±1.77*#15.86±2.70*#15.69±1.83*#15.96±3.07*#F值180.722156.621232.60475.873270.260108.686613.346318.845 P值<0.05<0.05<0.05<0.05<0.05<0.05<0.05<0.05

图2 女，59岁，右肺下叶周围型肺癌，相同位置胸锁关节水平轴位纵隔窗图像。标准ASIR算法重建，皮下脂肪噪声、信噪比分别为42.7、-2.67，背部肌肉噪声、信噪比分别为62.1、0.92（A）；MBIRSTND重建，脂肪噪声、信噪比分别为19.6、-5.87，背部肌肉噪声、信噪比分别为17.2、3.38（B）；MBIRRP20算法重建，脂肪噪声、信噪比分别为32.8、-3.49，背部肌肉噪声、信噪比分别为34.1、1.67（C）

2.2.3 主观评价 ASIR重建图像的各项主观评分均最低，MBIRRP20在肺结节内外部影像征象评分最高，MBIRSTND主观噪声和癌结节内不同成分分界清晰度评分最高，差异均有统计学意义（P<0.05）。ASIR、MBIRRP20与MBIRSTND重建图像质量主观评分比较见表3、图3。

表3 ASIR、MBIRRP20与MBIRSTND重建图像质量主观评分比较[中位数（极小值，极大值），分]

图3 男，66岁，左肺下叶周围型肺癌。A～C为相同位置矢状位肺窗图像；D～F为相同位置轴位纵隔窗图像；A、D为ASIR重建，B、E为MBIRSTND重建，C、F为MBIRRP20重建；3种重建图像的主观评分存在差异：主观噪声方面，ASIR=2/2（甲/乙），MBIRSTND=4/4，MBIRRP20=3/3；肺癌结节内小泡征、胸膜增厚粘连、软组织与磨玻璃密度边缘清晰度等周围型肺癌征象评分方面，ASIR=2/2，MBIRSTND=3/4，MBIRRP20=4/4；肺癌结节内不同成分分界清晰度评分方面，ASIR=2/2，MBIRSTND=4/4，MBIRRP20=3/3

3 讨论

肺癌的患病率和病死率较高，大气污染暴露等危险因素进一步增大了其防治难度。如患者可早期手术切除癌结节则预后好。因此，肺癌的早期诊断、早期治疗是降低病死率的关键。CT是肺结节最主要的影像学检查方法，临床鉴别诊断时需考虑结节大小、吸收特征（实性结节或磨玻璃结节）、病变边缘与周围特征及随访期间的变化速度等，均在一定程度上受到图像质量的影响。近年来，低剂量胸部CT在早期周围型肺癌的诊疗中发挥着十分重要的作用，分叶征、毛刺征、血管集束征、空泡征、胸膜凹陷征等是影响结节性质评价的主要因素。但 FBP在由于曝光条件低、投影数据采集不够时，重建的图像噪声增多，质量可能无法满足诊断需要[8]。迭代重建具有在相同图像质量条件下减低辐射剂量和在相同辐射剂量条件下提高图像质量的能力，在降低射线辐射剂量方面具有明显优势[9]。本研究采用亚mSv胸部CT评价早期周围型肺癌的图像质量，符合低剂量螺旋CT肺癌筛查专家共识的要求[10]。

ASIR是建立系统噪声模型对噪声进行描述，通过在投影数据空间和图像数据空间反复迭代的方法对前后两次重建图像进行对比，不断去除图像内噪声，通过最优化的迭代运算，能最大限度地保留图像真实的组织信号，最终得到清晰、准确的 CT图像[11-14]。在体部，ASIR权重一般设定在40%～60%，得到的图像质量及对比噪声较高[15]。本研究中选用40%迭代权重的ASIR作为基础比较两种MBIR设置在提高低剂量胸部CT评价早期周围型肺癌的图像质量的应用价值。与ASIR相比，MBIR能明显降低CT图像噪声、减少硬化伪影，且减少辐射剂量时对图像质量影响不明显[16]。本研究参考Hata等[17]报道的选择提高空间分辨率最高设置的MBIRRP20，并增添空间分辨率和密度分辨率均衡设置的 MBIRSTND，以 ASIR作为基础对照，对比3种迭代重建算法对亚mSv胸部CT评价早期周围型肺癌图像质量的影响。体模研究结果表明，与ASIR相比，尽管MBIRSTND和MBIRRP20不能明显提高肺窗上的空间分辨率，但对可分辨小气孔边界的显示更清晰，提示MBIR对观察微小结构有一定的价值；MBIRSTND的密度分辨率最高，ASIRs的密度分辨率最低，MBIRRP20介于两者之间，提示MBIR降噪能力对于辨别相近密度组织成分具有一定的价值。临床研究结果表明，3种迭代算法重建图像CT值无明显差异。与ASIR和MBIRSTND相比，MBIRRP20重建图像噪声有所减轻，且这种高分辨率重建方式有助于提高支气管、小血管及肺癌结节内外部影像征象的清晰度，原因同于FBP或ASIR中的骨算法等高分辨率重建产生的效果，与Hata等[17]的研究结果相同。与ASIR和MBIRRP20相比，MBIRSTND重建图像可进一步减轻图像噪声，更加清晰地显示癌结节内不同成分分界，其原因为其密度分辨率较高。

本研究尚存在以下局限性：①在本研究平台上MBIR（包括 MBIRRP20和 MBIRSTND）重建速度为20～30 min/千帧，明显较实时成像的FBP和ASIR重建耗时长；②本研究参考文献推荐的40%混合因子一个迭代强度的ASIR图像进行比较，更高权重的ASIR虽易导致塑料状伪影，但可进一步降低图像噪声；③尽管本研究主观评分部分采用盲法和随机化，但各种算法重建CT图像存在一定的特点，这可能导致主观的评分具有一定的偏见；④本研究中受检者人数较少，体模和临床研究部分也未比较其他MBIRn设置图像质量。今后将扩大样本量进一步验证多种MBIRn设置在低剂量条件下提高胸部CT图像质量及肺结节诊断中的价值。

总之，优化空间分辨率设置的 MBIRRP20和密度分辨率与空间分辨率均衡设置的MBIRSTND有利于提高亚 mSv条件下胸部CT评价早期周围型肺癌的图像质量。MBIRSTND有利于降低图像噪声和优化显示癌结节内部成分分界；MBIRRP20可优化肺癌结节内外部影像征象的显示。