深度学习重建对增强CT胆系图像质量的影响

王士阗，徐 佳，王 萱，王 沄，薛华丹，金征宇

中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院放射科，北京 100730

胆管树的生理作用是引流胆汁进入十二指肠，其空间解剖结构复杂，易发生变异，合并结石、炎症及肿瘤等多种疾病。胆管扩张为临床常见的胆系异常，患者可表现为腹痛、黄疸等症状，也可为偶然发现。诊断胆管扩张的病因，早期识别胆系疾病，判断是否存在梗阻，直接决定进一步的诊疗路径以及病情随诊计划[1- 2]。CT图像上扩张胆管呈条形，其内为水样的液性低密度，与周围的血管及肝实质存在密度对比。增强后周围软组织结构强化增高，与扩张胆系的对比更为明显。针对胆管扩张的病例，增强CT结合重建技术可以同时显示血管、胆系的解剖及病变，胆管壁的异常强化，邻近肝实质病变及扫描区域淋巴结肿大等，有助于病变的检出、诊断、术前评估及疗效检测[2- 4]。胆管结构较为细小，良好的成像质量及密度对比直接影响CT图像上病变的观察。传统重建算法为滤波反投影算法(filtered back projection，FBP)，迭代重建(iterative reconstruction，IR)算法可以降低图像噪声，提升对比噪声比(contrast to noise ratio，CNR)和信号噪声比(signal to noise ratio，SNR)，混合迭代重建(hybrid iterative reconstruction，HIR)和基于模型的迭代重建(model-based iterative reconstruction，MBIR)即为其代表。三维自适应迭代 (adaptive iterative dose reduction 3D，AIDR 3D) 属于HIR[5]，全模型迭代算法(forward projected model based iterative reconstruction solution，FIRST)属于MBIR[6- 9]。新近问世了基于人工智能和深度神经网络的深度学习重建(deep learning reconstruction，DLR)，AiCE(advanced intelligent clear IQ engine)即为其代表之一[10- 11]。前期针对腹部平扫及增强CT的研究显示，DLR图像质量较HIR及MBIR更优[12- 16]，但目前仅少数研究评价了胆管结构[17]。本研究针对存在肝外胆管扩张的增强CT病例，从客观指标和主观评分两方面比较DLR算法相对于IR(AIDR 3D及FIRST)和FBP算法的图像质量。

资料和方法

资料回顾性收集2021年3至4月本院进行腹部或腹盆部增强三维重建CT检查的患者。纳入标准：(1)图像上可见胆总管扩张(直径>10 mm)，或无胆总管扩张但有肝门区胆管扩张(直径>5 mm)；(2)具有1个月内腹部超声检查结果。排除标准：(1)运动伪影明显；(2)存在胆管支架或肝内外胆管积气；(3)超声提示有胆管结石，CT上未检出或数量不符(避免客观评价胆管内噪声时，误选取结石层面测量)。根据上述标准，最终纳入30例患者，男16例、女14例，年龄22～79岁，平均(56.5±16.2)岁，体重指数(25.6±4.8) kg/m2，病因包括胆总管占位4例、胆总管/胆囊炎性改变6例、胰头占位致胆管扩张4例、肝门区胆管占位3例、胆总管结石3例、无明确病因的胆总管扩张10例。本研究经北京协和医院伦理委员会批准(伦理委员会编号：HS-2427)。

检查方法采用佳能640层CT (Aquilion ONE GENESIS，Canon Medical System Corporation，Japan)进行常规腹部或腹盆部增强三期增强CT检查。扫描参数如下：旋转时间0.5 s，管电压120 kVp；电流自动调节(SURE Exposure 3D，Canon)。噪声指数：重建层厚1 mm，准直80×0.5 mm；矩阵512×512。使用非离子型对比剂(碘帕醇370 mgI/ml)，对比剂用量1 ml/kg，采用双筒高压注射器，打药速度4 ml/s。自监测到主动脉 CT 值大于 100 HU后 10 s 开始动脉期扫描，于动脉期扫描结束后25 s 行门脉期扫描，延迟成像间隔80 s后进行。对于纳入的病例，分别采用FBP (FC08)、AIDR 3D (FC08)、FIRST(body sharp)和DLR(4，body sharp)4种重建算法对门脉期图像进行重建，获得4组图像。

客观评价指标由1名评价者对门脉期4组图像进行客观评价指标测量，测量采用阅片软件(RadiAnt Dicom Viewer，Medixant，Poznan，Poland)分别于4种重建算法图像的同一层面勾画感兴趣区域，测量肝右叶肝实质、胆总管内(对于无胆总管扩张的病例测量肝门区胆管)的CT值和标准差(standard deviation，SD)、竖脊肌的平均CT值、前腹壁皮下脂肪的SD，测量时通过复制粘贴保证4组图像感兴趣区域在同一位置。在测量胆管内CT值时，避开结石层面。计算胆管内的SNR和CNR值：SNR=CT值胆管内/SD胆管内，CNR=(CT值胆管内-CT值肌肉)/SD脂肪，肝右叶实质的SNR和CNR值：SNR=CT值肝/SD肝，CNR=(CT值肝-CT值肌肉)/SD脂肪，以前腹壁皮下脂肪的SD作为图像噪声。对于存在占位性病变或胆管壁增厚>3 mm的病例，测量病变区域的CT值与SD。

主观评价指标由两名分别有13年及5年腹部诊断经验的放射科医生采用盲法独立对门脉期4组图像进行主观评价，观察肝实质及胆道系统的轴位及多平面重建(multiplanar reconstruction，MPR)图像，依据图像对比度、边缘锐利度、主观噪声和伪影等角度，对胆道结构的观察满意程度进行排序评价，4组图像的图像质量从高到低依次排序，分别为4、3、2、1分。评定意见不一致时进行讨论统一。

辐射剂量运用下述公式计算有效辐射剂量：有效辐射剂量=CT剂量长度乘积×k，其中腹部有效吸收剂量k=0.015 mSV·mGy-1·cm-1[18]。

统计学处理采用SPSS 21.0统计软件，客观测量指标以均数±标准差表示，主观评价指标用中位数(最小值，最大值)表示。采用Friedman 秩和检验以及后续检验Bonferroni-Dunn post-hoc 检验比较4组重建图像胆管内、肝实质的SNR及CNR、前腹壁SD，以及4组图像主观评分差异。主观评价得分观察者间一致性采用Kappa检验(Kappa值以0.81～1.00为一致性很好，0.61～0.80为一致性好，0.41～0.60为一致性中等，<0.40为一致性欠佳)。P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

基于解剖结构的图像质量客观评价4组重建图像中，肝实质、胆管内及竖脊肌CT值差异均无统计学意义(P均>0.05)。DLR图像的胆管内CNR显著高于AIDR 3D(P=0.024)、FIRST(P<0.001)和FBP(P<0.001)。DLR图像的胆管内SNR、肝实质CNR及SNR均显著高于FIRST (P=0.013，P=0.003，P<0.001)和FBP(P均<0.001)。比较图像噪声即前腹壁脂肪SD，DLR显著低于AIDR 3D(P=0.032)、FIRST(P<0.001)和FBP(P<0.001)。DLR图像噪声较AIDR 3D、FIRST和FBP分别降低了33.1%，38.9%和56.4%。此外，AIDR 3D图像的胆管内(P<0.001)、肝实质(P<0.001)的SNR和胆管内(P=0.034)、肝实质(P<0.001)的CNR均显著高于FBP，图像噪声显著低于FBP (P=0.020)。FIRST和AIDR 3D胆管内、肝实质的SNR、CNR及图像噪声差异均无统计学意义(P均>0.05)(表1)。

基于可测量病变的图像质量客观评价30例中10例具有可测量病变。4组重建图像中，病变的CT值差异均无统计学意义(P均>0.05)。DLR图像较FIRST和FBP图像病变噪声显著降低(P=0.003，P<0.001)、CNR显著升高(P=0.042，P=0.009)，与AIDR 3D差异无统计学意义(P>0.05)。DLR图像SNR显著高于FBP(P=0.004)，与AIDR 3D及FIRST差异均无统计学意义(P均>0.05)(表2)。FIRST和AIDR 3D病变的SNR、CNR及噪声差异均无统计学意义(P均>0.05)。

图像质量主观评价DLR、AIDR 3D、FIRST、FBP的主观评价排序得分分别为4(4，4)、3(2，3)、2(2，3)、1(1，1)分。DLR的得分显著高于AIDR 3D(P=0.029)、FIRST(P<0.001) 和FBP(P<0.001)。AIDR 3D、FIRST的得分显著高于FBP(P<0.001、P=0.029)。AIDR 3D和FIRST得分差异无统计学意义(P>0.05)。主观评分观察者间一致性Kappa值为0.867(P<0.001)，观察者间一致性极好(图1、2)。

表1 FBP、AIDR 3D、FIRST及DLR重建图像的客观评价

表2 对于有可测量的病变FBP、AIDR 3D、FIRST及DLR重建图像的客观评价

辐射剂量门脉期的CT容积剂量指数为(7.2±2.3) mGy，CT剂量长度乘积为(313.6±125.4) mGy·cm，门脉期有效辐射剂量为(4.7±1.9) mSv。

重建时间FIRST平均重建时间约为5 min。FBP、AIDR 3D及DLR平均重建时间均<1 min。

讨 论

胆管扩张为临床常见的胆系异常。一方面，在老年人群和胆囊切除术后的患者可能出现不具有病理意义的胆管扩张，多表现为胆总管轻度增宽[19]。另一方面，胆管结石、胆系及邻近结构肿瘤及炎症等都可引起胆管扩张。准确评价胆管扩张是否为病理性、早期识别胆系疾病具有重要的临床意义[20]。目前常用的胆道成像方法包括超声、CT、磁共振胰胆管造影、内镜逆行胆总管造影、超声内镜等。相比之下，增强CT成像易于操作，空间分辨率高，一次成像，可同时显示血管、肝实质及胆系结构。经静脉滴注胆道成像应用经胆系排泄的对比剂，胆系显示为高密度，利于观察胆道解剖结构和胆道内占位性病变[21]。但其准备时间长，存在包括肝毒性和胆道刺激症状在内的药物不良反应，且在梗阻性黄疸患者中胆道结构可能显示欠佳，目前国内临床应用较少。常规增强CT简单易行，扫描速度快，CT上胆汁为液性密度，存在胆系扩张时，结合多平面重建(multiplanar reformation，MPR)等后处理技术，有利于胆管结构的观察[22]。但腹部结构的CT值近似，组织分辨率较低，加上胆管结构较为细小，因此，图像质量及密度对比直接影响常规增强CT图像上扩张胆系的观察。

A.FBP；B.AIDR 3D；C.FIRST；D.DLR

A.FBP；B.AIDR 3D；C.FIRST；D.DLR

本研究显示4组算法的增强CT胆道重建图像中，传统的FBP算法的图像质量最低；AIDR 3D与FIRST的噪声、信噪比及主观评价结果差异无统计学意义；DLR的主客观图像质量优于其他3组重建。该结果与既往腹部CT研究结果具有一致性。Steuwe等[23]对腹部低剂量平扫CT进行不同算法重建的回顾性研究显示，DLR图像噪声比FBP低42%，比IR低27%。Singh等[14]包含腹部CT平扫的前瞻性研究显示，运用DLR算法的低剂量扫描与AIDR 3D算法的常规剂量扫描图像质量相仿，常规剂量扫描上发现的31处具有临床意义的腹部病变，均可在DLR算法的低剂量图像上检出；作为对比，运用AIDR 3D、FIRST及FBP算法重建的低剂量扫描图像分别只能检出25、18及7处病灶。Bradly等[17]针对儿童患者增强CT上不同算法对微小结构(奇静脉、胆总管、肠系膜上动脉及肝右静脉)显示能力进行研究显示，DLR图像的主观评分明显优于FBP、AIDR 3D及FIRST，评分内容包括边缘对比、图像噪声、结构显示情况及总体图像质量。其可能的原因是，IR需要使用固定的预先设置的数据物理模型重组数据，选择性识别、去除噪声，算法会受到建模复杂度的限制。而DLR反映人工智能技术的前沿进展，其不同于传统的IR算法，通过深度学习过程重构图像，不需将复杂模型简化为有限数据模型，而是运用人工智能，模拟深度卷积神经网络，通过海量金标准数据的输入、对比、反馈及调整，完成训练过程，直接形成优化图像。既往研究也提示，既往重建技术会存在典型的噪声方差样式及典型的峰值噪声功率谱频率，而DLR技术不存在上述情况，故在降低图像噪声的基础上，相对于MBIR等算法，DLR技术不会导致图像过度平滑，从而避免了图像的噪声纹理特征发生变化[11，17]。因此，本研究DLR图像具有最低的噪声和最优的主观图像质量评分。此外，本研究显示，FIRST重建耗时明显长于其他重建算法，与既往研究[7]一致，这也限制了MBIR算法的临床应用。

本研究以门脉期图像为研究对象。门脉期胆管周围实质脏器强化良好，与扩张胆管的密度对比较高。在定性评价上，本研究评估轴位及MPR重建的图像质量，研究采用同一位置角度，对4组重建算法生成的图像进行比较和评价。在临床实践中，曲面重建技术也是常用的成像方法。由于肝外胆管走行常不在某一个平面上，此时单一的多平面重建图像不能显示全程结构。沿着肝外管道走行创建曲面重建，有助于观察整个肝外胆管壁形态是否存在管壁增厚或异常强化等。考虑到该方法存在操作者依赖性，针对不同图像重复重建时，图像细节难以完全一致，故未用于本研究的定性评价。此外，日常工作中，针对胆管明显扩张的临床病例，还会进行多平面的最小强度投影重建，以显示肝内外扩张的胆系树全貌及胆系病变和扩张胆管的关系。由于本研究包括部分不存在肝内胆管扩张或无明确局限胆系病灶的病例，最小强度投影重建图像价值有限，故未进行此项评价。

本研究具有下列局限性。首先，本研究病例数较少，其统计结果可能存在偏倚性。其次，受限于病例数，本研究着重对图像质量进行评估，未针对特定病种进行诊断效能的评价，有待后续研究进一步探讨相应技术的临床应用价值。再次，本研究为回顾性分析，未涉及低剂量扫描条件下的图像质量评估，有待后续前瞻性实验的开展。

综上，针对胆管扩张的增强CT扫描，基于深度学习重建的DLR算法，相对于FBP、IR(AIDR 3D及FIRST)算法，客观上可以显著降低图像噪声、提升对比噪声比，主观评分更优，明显改善了图像质量。