基于模型迭代重建算法在减少后颅窝CT图像硬化伪影中的价值研究

薛旭涛，韩志威，刘 燕，张 箭，李鲜宁，严 涛

(1.西电集团医院放射影像科，陕西 西安 710077；2.空军军医大学西京医院，陕西 西安 710032)

头面部高密度不规则骨质的存在常导致颅脑CT检查时局部信号缺失，进而产生线束硬化伪影，影响颅内细小结构及病变的检出与诊断，其中后颅窝硬化伪影最为明显，表现为双侧岩骨间横行低密度影的亨氏暗区[1-2]，常影响脑干、小脑蚓部、桥小脑角病变的显示。原始数据空间进行的基于模型迭代重建(Model-based iterative reconstruction，MBIR)引入了复杂的数学公式计算射线硬化、散射和金属伪影等物理效应，能有效地提高图像的空间分辨率，降低有效辐射剂量[3-6]。新一代MBIR标准设置(MBIRSTND)为兼顾密度和空间分辨率设置，MBIRNR40为优化低密度对比设置，能进一步减低噪声和优化CT图像质量，头颈部CT检查推荐应用MBIRNR40[7]。本研究拟通过设计体模扫描及选取临床病例进行分组测量和主观评价，比较滤波反投影(Filtered back projection，FBP)、自适应迭代重建(Adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR)与MBIR图像的硬化伪影，探讨并验证MBIRSTND和MBIRNR40在消除后颅窝硬化伪影中的价值。

1 材料与方法

1.1 设备与材料 宝石能谱64排CT(Discovery CT750HD)；碘海醇(批号：02210413；规格：350 mgI/ml；美国通用药业)；容纳9支试管的血管模型(QSP-1，日本Fuyo公司)；蒸馏水。

1.2 研究方法

1.2.1 体模实验：蒸馏水稀释碘海醇。试管内分别填满纯水、钙溶液，以及1、2、5、10、20、30 mgI/ml溶液(各2支，1支置于中央)，使用能谱64排CT颅脑条件轴位扫描(扫描参数：管电压120 kVp，管电流 280 mA，转速1 s/r，层厚与层距均为5.0 mm)。将充满6支碘浓度(由小到大顺序，编号1～6)、钙溶液(编号7)及蒸馏水(编号8)试管按顺时针方向排列于周围区域，中心区域放置30 mgI/ml溶液(编号9)试管。在周围区域各试管外侧1 cm范围内、蒸馏水和1 mgI/ml溶液试管2 cm范围外分别放置约1 cm2圆形感兴趣区(ROI)，测量硬化伪影干扰区噪声值(SD1-8)及背景噪声值(SD背景)，计算不同密度试管旁区域伪影指数(AI)。AI1-8=(SD1-82-SD背景2)1/2[8]。

1.2.2 临床资料分析：随机抽取2020—2021年80例患者头部CT平扫原始数据，其中男性47例，女性33例，年龄35～78(60.10±11.89)岁。所有患者CT未诊断后颅窝病变。轴位扫描曝光条件同体模实验。80例颅脑CT患者原始数据使用FBP、ASIR40、MBIRSTND、MBIRNR40四种算法重建层厚0.625 mm图像，主客观比较不同重建算法图像后颅窝伪影对脑干的影响。客观方面选取后颅窝亨氏暗区最明显层面放置ROI，以小脑白质为背景，测量伪影干扰区脑干AI，AI脑干=(SD脑干2-SD小脑白质2)1/2。主观方面采用5分法[9]评价图像：1分，后颅窝可见较多条状伪影并重叠，呈斑块及斑片状，严重影响诊断；2分，后颅窝可见较多条状伪影，影响诊断；3分，后颅窝可见条状伪影，基本不影响诊断；4分，后颅窝伪影呈线样，不影响诊断；5分，后颅窝无伪影或仅可见少许线样伪影，图像质量好。

1.3 统计学方法 使用 SPSS 20.0统计学软件进行分析。计量资料以均数±标准差表示，噪声及AI比较采用单因素方差分析和配对t检验。主观评分分布比较采用Wilcoxon秩和检验。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 不同重建图像试管周围噪声及AI比较 见表1。不同重建图像噪声、AI间两两比较差异均有统计学意义，其中FBP噪声和AI最大，MBIRNR40噪声和AI最小，MBIRSTND噪声和AI小于ASIR40(均P<0.05)。

2.2 不同重建图像后颅窝内脑干噪声及AI比较 见表2。不同重建图像噪声、AI间两两比较差异均有统计学意义，其中FBP噪声和AI最大，MBIRNR40噪声和AI最小，MBIRSTND噪声和AI小于ASIR40(均P<0.05)。

表1 不同重建图像试管周围噪声及伪影指数比较

表2 不同重建图像后颅窝内脑干噪声及伪影指数比较

2.3 不同重建图像主观评分分布比较 见表3。MBIRSTND和MBIRNR40图像后颅窝脑干亨氏暗区伪影减少，质量较好。MBIRSTND图像主观评分分布与FBP和ASIR40比较差异有统计学意义(Z=2.859、2.913，均P<0.05)。MBIRNR40图像主观评分分布与FBP和ASIR40比较差异有统计学意义(Z=2.836、2.850，均P<0.05)。MBIRSTND与MBIRNR40、FBP与ASIR40图像主观评分分布比较差异无统计学意义(均P>0.05)。

表3 不同重建图像主观评分分布情况比较(例)

3 讨 论

线束硬化效应可导致CT图像上骨性结构旁或骨性结构间出现条形暗色区域，其原因在于X线束光谱较宽，当照射到较厚高密度物体时不同波长(或能量)的X线衰减不同，导致低能量射线明显不均衡吸收，由于衰减系数除取决于投射物体密度本身外，尚依赖于射线能量，因此当“硬化的”线束继续穿经高密度周围组织结构时便会产生线束硬化伪影，常出现在肩部、胸廓入口处、眼眶、后颅窝等部位。在图像重建过程中这种伪影如未加以补偿和修正，将影响和干扰正常结构显示和病变的CT诊断[1]，其中以颅底扫描时两侧颞骨间横行带状低密度区的亨氏暗区(也称亨氏伪影、岩骨间透明带、岩骨间低密度伪影)最为典型，后颅窝低密度伪影带常影响脑干早期或小的缺血性病变的诊断[10-11]。当前技术条件下，常采用扫描线平行听眶线[12]减少同层面骨量导致的硬化效应。64层CT先进软、硬件也为减轻或消除后颅窝伪影提供了更多新的途径，如应用宽体探测器[9]、 虚拟单能量[1，13-14]、迭代重建算法[15-17]等。FBP虽然运算量小、重建速度快，但因其理想、简单化的重建算法而导致明显图像噪声的弊端日益受到重视。近年来，随着图形快速并行处理器等计算机技术的应用，CT迭代算法已逐渐普及。ASIR应用了数据采集和噪声统计模型，可明显改善图像质量和降低辐射剂量[18-19]。 MBIR重建采用了系统噪声、光学和数据统计的综合物理模型，对扫描对象的3D体素进行数学计算以减轻散射、射束硬化和金属衰减伪影[20-23]，理论上有利于减少后颅窝硬化伪影。早期MBIR(VEO 2.0)仅有标准0.625 mm重建设置，有研究[24-26]报道其可减少口腔金属伪影对颈部血管的影响。新一代MBIR(VEO 3.0)提供的纹理增强功能可减低三维方向上各体素减噪声，减少图像伪影，且增加了层厚和调控空间、密度分辨率等更多重建选项，除提供VEO 2.0中默认的MBIRSTND设置外，还提供降噪(NR)和优化空间分辨率(RP)设置，旨在根据检查目的平衡空间分辨率和图像噪声间的矛盾，本研究重建方式里也选择了代表VEO 2.0的MBIRSTND。在表述上，以前缀NR或RP后加上相对于标准设置百分比的数字，如MBIRNR40代表降噪40%，MBIRRP20代表空间分辨率增加20%。既往研究[6]推荐头颈部CT检查采用降低噪声设置的MBIRNR40。本研究中，体模实验发现MBIRNR40重建图像高密度试管旁噪声和AI最小，FBP噪声和AI最大，MBIRSTND噪声和AI小于ASIR40。临床小样本主客观评价进一步发现，MBIRNR40重建图像后颅窝脑干低密度伪影的噪声和AI最小，MBIRSTND和MBIRNR40图像后颅窝脑干亨氏暗区影响小，优于FBP和ASIR40，验证了MBIRSTND和MBIRNR40在消除后颅窝伪影中的价值。

综上所述，MBIR能够显著降低后颅窝脑实质图像噪声，抑制后颅窝伪影，提高后颅窝图像质量，特别是优化低密度对比设置的MBIRNR40。但本研究尚有一些局限性：首先，这项研究各重建图像具有一定特点，图像噪声差距较大，主观评分及验证易存在主观偏差影响；其次，MBIR重建需要较长处理时间，大约需要20～40 min，并且不会实时生成重建图像[27-28]；再次，本研究临床部分入组患者数量少；最后，ASIR仅采用了40%混合迭代权重，MBIR仅采用了MBIRSTND和MBIRNR40，需进一步验证更大样本量、更高ASIR权重百分比以及其他MBIR设置来阐明MBIR在减少后颅窝伪影中的价值。