重建算法影响计算机辅助检测评价低剂量CT肺气肿定量和支气管成像

贾永军，于楠，贺太平，段海峰，杨创勃，于勇*

1.陕西中医药大学附属医院医学影像科，陕西咸阳 712000；2.陕西中医药大学，陕西咸阳 712000；*通讯作者 于勇 22434158@qq.com

胸部低剂量CT（low-dose CT，LDCT）可作为评估慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）严重程度的扫描方案[1]，COPD表现为肺平均密度减低、低密度衰减区百分比（low attenuation areas volume percentage，LAA%）增加和（或）远端气道扭曲、变形[2]导致的可见支气管变短。目前，滤波反投影（filtered back projection，FBP）与迭代重建算法（iterative reconstruction，IR）均为临床广泛应用的CT重建算法[3]。与FBP相比，自适应迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）和基于模型的迭代重建（model-based iterative reconstruction，MBIR）可以降低噪声并提高空间分辨力，可在降低辐射剂量的前提下保障图像质量[4]。在研究重建算法改善图像质量的同时，需注意算法对CT图像量化分析的影响[5]。本研究拟探索FBP、ASIR和MBIR对肺部LDCT条件下计算机辅助检测（computer-aided detection，CAD）肺气肿定量和气道分析性能的影响。

1 资料与方法

1.1 研究对象 选取2016年1—12月于陕西中医药大学附属医院行胸部LDCT检查者36例，年龄50～91岁，平均（66.67±8.86）岁；体重40～82 kg，平均（62.22±9.88）kg。排除胸廓畸形、肺不张、胸部术后、肺内空洞、支气管扩张症、支气管哮喘、中等以上胸水、肺内直径≥2 cm实质性病灶及听力障碍，无法配合呼吸指令等影响CAD诊断与量化评估肺气肿及支气管的情况。本研究经医院伦理委员会批准（SZFYIEC-YJ-2015年82号），所有患者均知情同意并签署LDCT检查知情同意书。

1.2 CT检查及重建方法 使用宝石能谱CT（GE Discovery CT 750 HD），患者取仰卧位，上举双手，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。扫描方案（噪声指数=28）符合LDCT扫描有效剂量为0.61～1.50 mSv的一般要求[6]：层厚、层间距5.0 mm；X线管旋转时间0.6 s/转；螺距1.375∶1；准直器宽度0.625×64；电压120 kVp；采用自动曝光控制技术（AutomA）预设噪声指数控制管电流，噪声指数=28，管电流峰值设定为150 mA，根据剂量报告并采用有效剂量权重因子C=0.014计算受检者的有效辐射剂量[7]。分别采用肺算法FBP、ASIR和MBIR重建层厚0.625 mm的图像后进行对比分析。

1.3 基于CAD的肺气肿定量和气道分析 扫描3种算法重建DICOM格式CT序列信息，应用已通过验证的自动CT定量软件（Dexin-FACT）对气管进行分析测量，<-950 Hu的范围确定为肺气肿区域，得到全肺、右肺、左肺、各肺叶的低衰减区百分比（low attenuation areas percent，LAA%）[8]及右肺中叶支气管显示长度[9]。由1名放射科主治医师和1名放射科副主任医师以ASIR重建为标准，对FBP、MBIR自动提取的支气管树结构在CPR、CTVE和VRT上图像伪影、气管壁连续性、气管软骨环清晰度进行盲法5分半定量目测评分[10]（0分为图像质量与ASIR相近，±1分为略好或略差于ASIR，±2分为明显好或明显差于ASIR）。

1.4 统计学方法 采用SPSS 20.0软件，肺气肿定量指标、右肺中叶支气管显示长度参数进行正态分布检验，3种算法重建图像参数进行单因素方差分析；各算法重建图像支气管树结构连续性、清晰度评分比较采用Wilcoxon符号等级检验，采用Kappa检验比较2名医师评分的一致性。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 辐射剂量 本组受检者CT容积剂量指数为（1.73±1.62）mGy，剂量长度乘积为（63.16±59.19）mGy·cm，有效辐射剂量为（0.87±0.84）mSv。

2.2 CAD检测的肺气肿定量指标 FBP、MBIR和ASIR重建图像经CAD检测的全肺体积差异无统计学意义（P>0.05），FBP和ASIR重建图像经CAD检测得到的LAA%多于MBIR，差异有统计学意义（P<0.05）。各重建算法图像经CAD检测肺气肿定量指标比较见表1和图1。

2.3 CAD检测支气管长度 重建算法影响CAD自动检测右肺中叶支气管长度，ASIR算法、FBP算法及MBIR算法图像自动提取的右肺中叶支气管长度分别为（13.99±3.17）cm、（13.23±3.12）cm、（18.82±2.90）cm，MBIR算法图像自动提取的右肺中叶支气管长度明显长于ASIR和FBP算法，差异有统计学意义（F=34.531，P<0.05）。

表1 CAD检测3种算法重建图像肺气肿定量指标比较（±s）

表1 CAD检测3种算法重建图像肺气肿定量指标比较（±s）

注：CAD为计算机辅助检测，FBP为滤波反投影，ASIR为自适应迭代重建，MBIR为基于模型的迭代重建，LAA%为低衰减区百分比

指标 FBP ASIR MBIR F值 P值 全肺体积（mm3） 4420.79±403.38 4416.92±399.28 4388.10±399.57 0.072 0.931 LAA% 全肺 11.29±2.09 10.93±2.03 0.75±0.18 452.216 ＜0.001 右肺 10.63±2.17 10.31±2.07 0.69±0.15 381.487 ＜0.001 右肺上叶 11.73±2.38 11.34±2.30 0.88±0.19 373.416 ＜0.001 右肺中叶 14.91±4.12 14.22±3.66 0.67±0.23 228.721 ＜0.001 右肺下叶 9.03±3.06 8.58±2.86 0.50±0.20 141.896 ＜0.001 左肺 7.79±1.66 7.40±1.38 0.55±0.15 381.050 ＜0.001 左肺上叶 15.33±2.02 14.89±2.05 1.01±0.17 859.608 ＜0.001 左肺下叶 9.09±2.42 8.86±2.30 0.59±0.18 226.618 ＜0.001

2.4 主观评价CAD提取支气管树图像质量 以ASIR为标准，2名医师对FBP和MBIR图像经CAD自动提取支气管树图像伪影、气管壁连续性、气管软骨环清晰度的主观评分一致性好（Kappa=0.908、0.888）。重建算法影响CAD自动提取支气管树的图像质量，FBP重建图像评分低于ASIR（Z=-5.396、-5.477），MBIR重建图像评分高于ASIR（Z=-5.397、-5.410），差异均有统计学意义（P<0.05）。3种重建算法图像经CAD提取支气管树图像质量主观评分比较见表2和图1。

表2 3种算法经CAD重建支气管树主观评分比较（例）

图1 女，80岁，COPD 20余年，右肺上叶软组织密度小结节随诊复查。CAD自动定量得到FBP重建图像（A）全肺LAA%为15.30%[CAD诊断中度COPD，预测结果为1秒用力呼气容积（FEV1）占预计值百分比=75.4%，1秒率=61.2%，COPD气流受限严重程度2级），稍大于ASIR重建图像（B）全肺LAA%的14.88%（CAD诊断中度COPD，预测结果为FEV1占预计值百分比=76.2%，1秒率=61.8%，COPD气流受限严重程度2级]，明显大于MBIR重建图像（C）全肺LAA%的0.51%（CAD诊断无COPD，预测结果为FEV1占预计值百分比=105.4%，1秒率=81.3%）。CAD提取FBP重建图像（D）支气管树比ASIR重建图像（E）分支少，支气管连续性及清晰度均较差且将疝入纵隔的胃腔融入提取的支气管树，主观评分为-2/-2（甲/乙）；MBIR重建图像（F）支气管树比ASIR重建图像（E）分支多，支气管连续性及清晰度明显改善，主观评分为2/2（甲/乙）

3 讨论

螺旋CT容积扫描能帮助检测肺气肿，并确定其形态学类型和程度[11]。目前，目测和定量CT图像上低衰减区比例是评估COPD的补充方法，CAD可评估肺容积、肺气肿的体积及支气管分析，提供针对 COPD的一系列关于肺实质、肺血管、支气管的生物学标记点，为其病程判断提供了一整套定量影像的参考方案[2]。多种混合迭代、完全迭代重建能降低噪声，提高密度和空间分辨率，进而改善CT图像质量，为降低辐射剂量提供进一步的潜能，逐渐广泛应用于临床[12]，其价值在LDCT中更为突出[13]。与FBP相比，各种迭代算法重建图像对对象空间分辨率和密度分辨率的改善必然不同程度地改变肺容积、肺气肿的体积及支气管分析结论，但这种定量上的改变势必导致随访和分级过程中的标准不统一。因此，临床应用中不能忽略重建算法对CT定量参数的影响。黄晓旗等[14]研究显示迭代重建能提高CT定量测量的COPD准确性，但目前对于重建算法影响CT检测肺气肿的定量研究仍较少。本研究比较FBP、混合迭代重建算法ASIR和完全迭代重建算法MBIR对LDCT肺气肿定量和支气管量化分析的影响。

基于系统统计模型的ASIR属于混合迭代重建算法，临床应用中根据成像条件和检查部位会选择一定权重迭代图像与解析图像混合而产生。胸部LDCT条件下，40% ASIR（40% ASIR和60% FBP混合）效果较好[15]，故本研究选取这一迭代权重代表ASIR，结果显示ASIR重建图像经CAD定量分析得到的全肺、右肺、左肺及各肺叶LAA%稍低于FBP重建图像，与刘卓等[5]在多模型的自适应统计迭代重建算法影响肺CT量化分析的部分结论相似，分析其原因可能为在常规和LDCT条件下一定程度上降低图像噪声和优化密度分辨率后，肺气肿指数这个受密度分辨率影响的参数将发生相应的变化，但由于包括ASIR和自适应统计迭代重建算法在内的混合迭代重建算法对空间分辨率的影响较轻微[16]，其对LAA%和支气管长度的影响也较小。

仅在投影数据空间实现完全迭代重建的MBIR除建立系统统计模型外，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进行模型模拟，更为真实地还原了X射线从投射到信号采集的全过程，与ASIR相比，MBIR可显著提高图像噪声和减少硬化伪影，且减少辐射剂量时对图像质量影响不明显[17]。本研究结果表明，MBIR会明显减少LDCT胸部成像经CAD检测全肺、右肺、左肺及各肺叶LAA%，进而影响LDCT肺气肿严重程度的预测结果和诊疗计划[1]，进一步表明迭代重建算法会影响CAD评价肺气肿的准确率和一致性[18-19]，分析其原因为MBIR明显减少了CT图像噪声、优化了密度分辨率和空间分辨率，而明显变化的图像噪声、密度分辨率和空间分辨率也将明显改变基于CT图像产生的肺气肿定量指标[20]和支气管分析结果[7]，提示使用迭代重建，特别是完全迭代重建CT图像进行CT检测肺气肿定量时应注意和统一重建算法。

本研究存在一定的局限性：①MBIR远慢于FBP和ASIR重建时间[21]，本组样本重建速度约为1000帧/20～30 min，而后2种基本能实现实时显示图像，随着计算机运算速度的加快，这一不足将得到解决。②CAD评价LDCT肺气肿定量和支气管分析结果未与肺功能等临床检查结果进行对比，未分析迭代算法是否能更准确地评价肺气肿的严重程度。③本研究纳入受检者人数较少，今后将扩大样本量并结合临床相关肺功能检查进一步分析迭代重建在CAD评价肺气肿定量和支气管分析中的应用价值。

总之，重建算法影响LDCT评价COPD患者肺气肿定量和支气管分析，在采用CAD随访和预测COPD严重程度时需确定重建算法，特别是完全迭代重建的MBIR，在支气管分析中具有重要价值。