一体化PET/MR智能衰减校正ZTE MRAC技术及超级迭代Q.Clear技术的应用进展

马 璐，顾海峰，周长圣综述，蔡 军审校

0 引 言

随着精准医学、影像组学以及人工智能的飞速发展，一体化正电子发射磁共振成像系统(positron emission computer tomography magnetic resonance imaging，PET/MRI)是目前最先进的分子影像设备[1]。由于常规磁共振(magnetic resonance imaging, MRI)序列无法准确获取骨骼信号，基于磁共振图像的衰减矫正(magnetic resonance imaging based attenuation correction，MRAC)技术也从最初的CT-Atalas图谱序列、超短TE(ultrashort TE，UTE)序列至最新的零TE(zero TE,ZTE)序列，ZTE MRAC技术为PET/MR智能衰减校正带来突破性飞跃；而搭载的Q.Clear超级迭代技术，实现了先验信息不依赖数据空间分布的全新重建方案，使PET图像高清、本真重建。依托技术的不断革新，一体化PET/MR 搭载的ZTE MRAC智能衰减校正技术使MR扫描的解剖结构信息更加精准，而Q.Clear超级迭代后处理技术使PET功能代谢信息更真实，实现了精准双定量的目的，使MR图像与PET定量信息100%精准融合，PET/MR高清精准融合图像及多维度精准定量将对影像诊断带来全新的思考，全面助力临床与科研发展。本文将详细对ZTE MRAC技术、超级迭代Q.Clear技术的应用进展作一综述。

1 ZTE MRAC简介

1.1 ZTE序列特点及临床优势与先施加射频，然后通过切换射频或梯度场产生信号的常规序列不同。ZTE的采集过程：先进行梯度场的爬升，由于梯度场持续存在，射频激励硬脉冲配合较大的采样带宽实现扫描范围内的准确激发，射频结束后立即快速进行信号放射状K空间填充读取，去除了射频之后的梯度切换，由于硬件水平(缩短激励时间的高性能射频、高速切换信号的接收线圈)不断提高以及信号处理方式(周边数据的过采样以及后续重建K算法)不断进步，Florian等[2]新发明的Looping stra信号采集方式，明显缩短ZTE采集时间，实现了回波时间(Time echo，TE)为零的信号采集，ZTE序列可对T2值接近为零的人体结构进行MR成像[3]。由于ZTE序列读出梯度场的启动先于射频激发，且不在施加选层梯度，因此ZTE是3D采集成像，可完成高质量3D各向同性采集后再进行2D重建；ZTE序列不需剧烈的切换梯度场就可快速进入到下一个重复时间的信号采集，实现“静音”扫描，也显著减轻涡流效应，保证K空间填充的准确性，减少磁敏感伪影及运动相关伪影的产生；由于TE为零，扫描用的线圈甚至周围的衬垫可在ZTE上显像，因此可将线圈信息纳入PET的MRAC中，消除线圈对γ光子的影响，实现更精准的MRAC；在图像特点方面，ZTE主要表现为质子密度加权对比，通过改变射频翻转角或磁化准备模块,也可以实现T1对比。Cho等[4]通过对比颅骨CT图像、3T MR-ZTE颅骨图像发现：ZTE颅骨成像在诊断效能及图像质量方面，与颅骨CT扫描非常接近，而且MR骨皮质的定量方面也与CT一致。Argentieri等[5]采用3T MR-ZTE技术进行脊柱成像，与CT扫描相对比，用以评估椎间孔狭窄情况，发现两种成像方式在椎体、附件结构的显示上高度一致，并且在各个节段的椎间孔及狭窄程度的显示方面也是一致的。Kang等[6]利用ZTE技术对下牙槽成像，发现ZTE技术可清楚显示下牙槽牙齿及下颌神经管的位置，并可精确牙根与神经管的距离，因此ZTE可作为降低CT辐射检查的替代手段。采用ZTE序列观察骨小梁结构，也不受小梁间空气、脂肪结构的磁敏感效用的干扰。此外ZTE结合动脉自旋标记技术，通过标记内源性血流对血管进行成像，该技术不受血流状态及磁敏感效应的影响，弥补了时间飞跃法-血管成像技术的不足。

1.2ZTE MRAC技术原理首先对ZTE序列采集的各种组织信号值进行偏差校正和归一化，利用不同组织ZTE的信号值与CT值的关系，获得各组织的CT阈值范围，并进行组织分割，形成未校正的骨骼、软组织、气体图简称ZTAC-UC图；其次对鼻窦周边的气体、骨骼、软组织进行评估，利用各组织ZTE信号值与CT值的差异，形成鼻窦及边缘结构的二元掩码图像确定鼻窦窦腔的位置及形态，并最后形成整个颅脑的二元掩码图像，对颅脑ZTAC-UC图校正后形成ZTAC-SEC图，统称为ZTE MRAC。ZTE MRAC对鼻窦窦壁骨质与窦腔气体交界处进行校正，消除了两者信号混叠的因素，把重要的骨衰减信息添加到传统的MRAC的组织四分法(空气、肺、脂肪、软组织)中，更加科学的实现了空气、肺、脂肪、软组织、骨五分法，精确程度与作为“金标准”CTAC相当[7]。

1.3ZTE MRAC相较与传统技术的进步之处一体化PET/MR一体化扫描方式与PET/CT的先CT后PET的顺序扫描不同，而传统MR本身对于骨骼组织成像效果欠佳，因此一体化PET/MR面世后的短短数年内，基于MR的衰减矫正已经历了数代的飞速发展。第一代PET/MR的CT-Atalas图谱 MRAC技术运用伪CT模板法扫描进行衰减矫正，将CT模板(CT-Atalas图谱)序列嵌入MRAC中,各种组织在这个范围内进行处理，根据不同组织特性对人体组织(空气、肺、脂肪、软组织、骨骼)进行分类，获取骨信息，但模板法是数据库中预置的图像并非每个患者的真实情况，猜测与近似是其核心，尤其对颅骨变异、部分骨质缺如的患者或动物颅脑不能与模板精准匹配，甚至颅骨、鼻窦等含气空腔信息识别也会出现错配误差；以及身体轮廓被扫描视野影响而产生的截断伪影，虽然采用偏中心扫描的方式，但加时重复MR扫描补偿，并不能有效解决截断伪影的问题[8]。第二代TOF PET/MR在五组织分类的基础上，加入了高时间分辨率TOF信息进行衰减校正，极大提升了衰减校正的准确率，消除金属伪影和空腔器官对于衰减校正的影响，以及在不增加额外扫描序列、不增加扫描时间的基础上，利用全曲线恢复技术同步有效恢复身体轮廓，提供完整且准确的衰减校正图谱信息。第三代在第二代的优势的基础，探索使用不同序列使其达到智能精准，但UTE序列用于头颅MRAC进行骨骼扫描，试图获取骨骼信号，然而临床和研究证明，UTE存在众多核心缺陷：由于UTE的TE无法更短，采集的是T2*的信号，磁敏感伪影明显，无法精准获取牙齿和骨皮质信号；不能精准区分骨骼与其他组织；易导致组织分割错误，假骨骼、假空腔、假软组织频发[9]。经过探索发现ZTE的TE为零，使用该序列采集骨质信号，能完全、精准获取牙齿和骨皮质信号，基于ZTE的MRAC，可针对每个病人进行特异性扫描，既能精准区分骨骼与其他组织，又可实时快速成像，真正实现精准的头颅MRAC[10-11]，成为PET/MR中衰减校正的金标准。

1.4ZTE MRAC 稳定性评估Yang等[12]通过测量12名患者18F-FDG PET/CT、PET/MR的各脑区及对称区域，共240个感兴趣区的SUV值，对比分析各脑区的SUV值在ZTAC-SEC、ZTAC-UC、Atlas AC(ATAC)与CTAC的差异，结果显示：ZTAC-SEC在各脑区的SUV值与CTAC的差异大约为(0.2%±2.4%)，二者之间无统计学差异；Blind-Altman分析不同方法，ZTAC-SEC与CTAC差异最小，控制在5%以内，且大部分在0附近。因此分析，ZTE MRAC(ZTAC-SEC)能提供准确的脑部PET定量，与金标准CTAC没有差异。Schramm等[13]通过ZTE MRAC对PET动态成像、静态成像中脑组织各区域定量数值的稳定性进行评估，动态成像时，ZTE MRAC比CTAC在各脑区的定量差异范围在-0.8%至+4.8%；静态成像时，ZTE MRAC相较于CTAC在各脑区的定量差异范围在-8%至+7.7%，相较于金标准CTAC, ZTE MRAC也可提供精确稳定的动态、静态PET/MR成像。另有利用猩猩的颅脑PET/MR成像，验证了ZTE MRAC与CTAC的两者组织分割效果具有高度一致性，证明了ZTE MRAC的普适性[14-15]。Sousa等[16]使用3种 MRAC 方法：单图谱 (Atlas)、多图谱 (MaxProb)和零回波时间 (ZTE)对9名多巴胺转运蛋白放射性配体 [11C]PE2I受试者的动态脑 PET/MR 数据进行有效性评估，证实Maxprob 和 ZTE-MRAC 的性能都优于 Atlas-MRAC；ZTE-MRAC对[11C]PE2I 动态PET建模的结果分析中显示出最高的精度和准确度。MaxProb-MRAC 显示出最高的可变性，而 Atlas-MRAC 和 ZTE-MRAC 的偏差随着时间的推移保持不变。多项研究表明，相比于UTE+CT-Atalas图谱为基础的技术，ZTE-MRAC将误差大大降低，与CT金标准保持一致，已成为了神经疾病精准评估、诊疗的基础。

2 超级迭代Q.Clear技术

2.1 Q.Clear技术简介基于贝叶斯后验概率的图像重建算法(bayesian penalised likelihood recons-truction, BPL)在最大似然估计推导中引入示踪剂分布的先验信息函数(relative difference penalty, RDP)，并结合PET轴向和横断面空间不同位置灵敏度的变化特点进行改进和参数优化，给出了不依赖于空间分布的先验信息全新重建方案Q.Clear[17]。Q.Clear的核心是RDP函数，在图像局部灰度变化小的区域，将加强对信号的惩罚力度，抑制噪声；在图像灰度变化大的区域(器官或者病灶的交界)，则相应的尽力保持住信号；Q.Clear在RDP函数前增加了β系数值优化后，平衡了重建图像的信噪比和对比度，增强临床适应性，在少量迭代次数之后，Q.Clear将快速收敛，不需再设置子集数和迭代次数，也无需进行后滤波。

2.2超级迭代Q.Clear重建算法相较与传统重建算法的进步之处目前核医学图像重建中最常用的传统PET重建算法是有序子集最大期望法(Ordered Subset Expectation Maximization OSEM)，OSEM重建过程通过数学建模模拟实际的数据采集过程，将获得猜测的投影数据与实际采集到的投影数据进行比较和图像更正，使似然函数趋向更大的值，图像更趋近真实示踪剂分布(逐渐收敛)，每更新一次图像即为一次迭代。由于OSEM不论怎么设置参数，都难以同时实现图像的高信噪比和精准定量。因此临床应用中，由于迭代次数与图像噪声成正比，需要在时间、成像性能及定量之间进行折衷，为控制图像噪声，OSEM常预设迭代次数为2-4次，但据测算迭代次数需要达到25次才认为图像完全收敛，因此2-4次迭代所得到的诊断图像与真实情况存在偏差，病灶大小、位置及真实组织标准摄取值(standard uptake value,SUV)不能完全准确反映示踪剂的分布，直接影响病变定量数值的准确性；且常规传统迭代在迭代过程内部未引入噪声控制，只是在迭代若干次之后，给最终图像加一个平滑滤波处理，平滑滤波处理后的图像感官上得到提升，降低图像粗糙感，但使得图像细节丢失，尤其是小病灶检测能力的降低，小病灶被平滑滤波所掩盖，图像边界不清晰，SUV值不准确[18]。

全新Q.Clear超级迭代平台的正则化重建迭代算法与嵌入式、定向智能式降噪系统结合，在每一次迭代过程中加入噪声控制运算，实时感知噪声、实时根据不同组织特征定向推送不同的深度学习模型中进行专门运算处理，将噪声消灭在每一次迭代当中，通过25次超级迭代实现高图像质量下的全收敛，用于PET系统的图像重建，追求病变定量准确度的同时控制噪声，使临床图像信噪比提高到2倍以上，并使小病灶标准摄取值提高2倍以上。

2.3Q.Clear的临床价值PET成像中持续精确的SUV测量、病灶的大小、体积和对比度都受到重建算法的高度影响，而病灶的精确定量对恶性肿瘤分期、疗效监测、预后评估、放疗计划制定以及神经退行性疾病诊疗等方面发挥着越来越重要的作用。针对复发性前列腺癌18F-fluciclovine PET显像研究发现：应用超级迭代Q.Clear重建(β=300)比传统OSEM算法更能明显显示盆腔病灶，Q.Clear可明显提高18F-fluciclovine PET图像质量，更有利于临床全身评估[19]。另1例斯坦福大学的病例报道发现:18F-FPPRGD2PET显像，应用Q.Clear重建(β=250)右侧点状摄取灶，SUVmax=3.2 g/mL,但传统OSEM重建算法下，无法明确观察到此病灶，后续随诊复查证实此病灶为瘤灶，Q. Clear弥补了传统算法的成像缺陷，精准病灶定位、定性，指导临床治疗计划的制定[20]。 Parvizi等[21]研究显示，以肝作为背景测算标准，通过OSEM及Q.Clear不同重建方法对比，正常肝组织SUV并无明显差异，但结肠癌肝转移灶的SUV以及病灶与背景的对比度均有明显提高，且病灶越小，SUVmax提高越明显，两者之间存在显著负相关,该研究显示Q.Clear的应用是科学且稳定的，经得住临床检验，对于小病灶识别助益极大[21]。这种完全收敛且通过正则化重建来控制图像噪声PET图像重建Q.Clear技术，将助益临床获的更高的信噪比和SUV恢复能力。

3 结语与展望

一体化PET/MR以精准ZTE MRAC成像技术为依托，搭载Q.Clear超级迭代技术，在进行肿瘤成像时可提供更好解剖细节、识别局部侵袭情况、对小病灶识别能力更强，提高了TNM分期的准确度，适合于神经系统、淋巴系统、肝脏、骨、胰腺、乳腺等部位的评估，在肿瘤初发诊断、分期分级、疗效检测、追踪随访等具有明显价值。ZTE MRAC技术不仅能为患者提供相对静音检查环境，而且还能保证骨骼、牙齿、血管等良好的成像效果，ZTE提供的精准骨组织信息，突破了传统模板法限制，特异性组织识别分割解决一体化PET/MR MRAC中骨质信号错配的问题，比UTE具有更强的信噪比、对比度，满足了科研、临床稳定精确定量的需求；而Q.Clear的25次超级迭代技术，图像重建过程中并行嵌入智能定向降噪，还原病灶真实解剖细节、明显提高图像信噪比、提高小病灶识别能力，提高TNM分期准确度，这是从图像重建层面对更高清成像、更精准定量和反映更真实生物学本质上的突破，高清本真图像时代已来临。

一体化PET/MR是目前最先进的分子影像学前沿设备，代表的不仅仅是两种图、两种设备的融合，而是多功能、多学科、多种人才和知识的融合，是以分子影像为特征的核医学科与影像学科相结合的产物，是未来最具有发展潜力的医学科学前沿领域，但是在目前的学科培养中真正熟悉影像医学与核医学、药学的复合型人才较少，且该设备临床应用时间较短，面对机遇及挑战，应团结一致加快培养复合型人才，构建更加完善更符合时代发展的学科培养体系，实现影像科、核医学科的交叉融合，真正发挥PET/MR高精尖设备的作用，引导科研、临床及转化医学多领域的发展，伴随后期计算机深度学习和AI人工智能的开发引发，让我们共同期待PET/MR在未来精准医疗体系中能更好的造福人类。