馬 宇 MA Yu

周智鵬 ZHOU Zhipeng

邱維加 QIU Weijia

自適應迭代重建算法結(jié)合自動管電流調(diào)制技術在腹部CT低劑量應用

馬 宇 MA Yu

周智鵬 ZHOU Zhipeng

邱維加 QIU Weijia

目的探討自適應迭代重建算法（ASIR）結(jié)合自動管電流調(diào)制技術在腹部低劑量的應用。資料與方法150例行腹部CT檢查的患者按就診順序分成A、B、C組，每組各50例，采用自動毫安掃描技術行腹部CT檢查，3組預設噪聲指數(shù)（NI）分別為8、10、11，并采用ASIR為30%、40%、50%進行重建，分別記為A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3。計算各組有效劑量（ED），由2名醫(yī)師對圖像質(zhì)量進行評估。結(jié)果圖像質(zhì)量均滿足臨床診斷要求，A組有效劑量為（5.74±1.45）mSv，B組為（3.35±1.35）mSv，C組為（2.57±1.71）mSv。除A1與B3、B1與C3組間圖像噪聲值差異無統(tǒng)計學意義，其余各組圖像噪聲值差異均有統(tǒng)計學意義（F=89.240～179.444, P＜0.05）。A3圖像噪聲值最低，圖像質(zhì)量評分最高（4.43±0.50）分，C1圖像噪聲值最高，圖像質(zhì)量評分最低（3.66±0.64）分。結(jié)論ASIR結(jié)合自動管電流調(diào)制技術，可以大幅度降低腹部檢查者的輻射劑量。

腹部；體層攝影術，螺旋計算機；迭代重建算法；自動管電流調(diào)制技術；圖像處理，計算機輔助；輻射劑量

隨著多層螺旋CT（MSCT）技術的迅速發(fā)展，CT已成為診斷腹部疾病的重要手段。自適應迭代重建算法（adaptive statistical iterative reconstruction, ASIR）可以處理電子噪聲和其他物理因素所導致的圖像偽影，在保證圖像質(zhì)量的同時降低檢查劑量[1,2]。本研究探討ASIR結(jié)合自動管電流調(diào)制技術在降低腹部CT掃描劑量的應用。

1 資料與方法

1.1 研究對象 選擇桂林醫(yī)學院附屬醫(yī)院2013-01～04行腹部增強掃描的150例患者，其中男92例，女58例；年齡40～72歲，平均（54.28±3.75）歲，身高145～180 cm，體重45～75 kg，體重指數(shù)（BMI）17.58～26.32 kg/m2。將患者按就診順序分成3組：A組50例，預設噪聲指數(shù)（NI）為8；B組50例，NI為10；C組50例，NI為11。3組身高、體重及BMI差異無統(tǒng)計學意義（F=0.485、0.137、1.408, P＞0.05），具有可比性?；颊呔橥獠⒑炇鹬橥鈺?。

1.2 儀器與方法 采用GE Optima CT660 128層CT機，EZEM Empower雙筒高壓注射器。采用300 mgI/ml碘普羅胺對比劑95～100 ml，注射速度4 ml/s。掃描范圍為肝臟上緣至第4腰椎下緣；注射對比劑前先平掃，動脈期掃描采用對比劑跟蹤軟件，感興趣區(qū)設在胸主動脈下段，自動觸發(fā)閾值為180 Hu，掃描前延遲5 s，靜脈期在動脈期掃描完成后30 s進行。掃描參數(shù)：管電壓120 kV，自動球管電流，X線球管旋轉(zhuǎn)速度0.6 s/r，螺距0.984︰1。劑量降低百分比與ASIR百分比均設定為30%。

1.3 圖像重建 將ASIR百分比值設定為30%、40%、50%對3組圖像原始數(shù)據(jù)進行重建，重建層厚5 mm，層距5 mm，總共得到A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3共9組圖像，1、2、3分別代表ASIR=30%、40%、50%。

1.4 圖像質(zhì)量和噪聲值測定 圖像噪聲值的測定參考Lubner等[3]的報道，動脈期測量脾臟層面腹主動脈，平掃期和靜脈期測量脾臟的CT值，感興趣區(qū)為10 mm×10 mm，分別測量3次，以CT值的標準差作為圖像的噪聲值。2名放射科副主任醫(yī)師在PACS后處理系統(tǒng)下采用雙盲法對圖像質(zhì)量進行評分，圖像質(zhì)量評分參考Kalra等[4]的5級評分法。5分：圖像非常好，噪聲控制好、無偽影；4分：圖像好，噪聲和偽影少；3分，圖像一般，有一些噪聲和（或）偽影，不影響診斷；2分：圖像較差，有嚴重噪聲和（或）偽影，影響診斷；1分：檢查失敗，圖像噪聲和（或）偽影太大，無法診斷。

1.5 不同NI之間射線劑量比較 記錄CT劑量指數(shù)（CTDI）、劑量長度乘積（DLP）、有效劑量（ED）根據(jù)ED=DLP×C公式計算，其中C為有效劑量權重因子，腹部平均值為0.015，分別計算各組的ED值。

1.6 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 18.0軟件，對各組ED、圖像噪聲值進行單因素方差分析，方差齊采用最小顯著差數(shù)法，方差不齊采用Dunnet-t檢驗；圖像質(zhì)量評分組間比較用Kruskal-Wallis檢驗，P＜0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 圖像質(zhì)量評分和圖像噪聲值 各組圖像質(zhì)量均能滿足診斷要求，無評分低于3分的圖像，C1組圖像質(zhì)量評分最低，為（3.66±0.64）分。A3組圖像質(zhì)量評分最高，為（4.43±0.50）分。圖像噪聲值最高和最低的分別為C1、A3組。各組兩兩比較，除A1與B3、B1與C3之間圖像噪聲值差異無統(tǒng)計學意義（F=1.237、0.896, P＞0.05），其余各組兩兩比較差異均有統(tǒng)計學意義（F=89.240～179.444, P＜0.05）。見表1。

表1 圖像質(zhì)量評分、圖像噪聲值比較

2.2 CT表現(xiàn) CT平掃見肝內(nèi)腫塊呈不規(guī)則狀，與正常肝組織分界清晰，密度不均勻，病變內(nèi)見壞死區(qū)，未見鈣化（圖1A、2A、3A）；動脈期病變內(nèi)可見血管影，腫塊強化程度不均勻（圖1B、2B、3B）；靜脈期病變強化程度明顯低于動脈期（圖1C、2C、3C）。當NI=11，ASIR=30%、40%、50%時，平掃期、動脈期、靜脈期圖片質(zhì)量均清晰，可以滿足診斷要求（圖4）。2.3 ED值 A、B、C組平掃期ED分別為（5.74± 1.45）mSv、（3.35±1.35）mSv、（2.57±1.71）mSv，差異有統(tǒng)計學意義（F=57.624, P＜0.05）。B、C組較A組ED分別減少41.64%、55.23%。A組與B組、A組與C組、B組與C組ED比較差異有統(tǒng)計學意義（F=1.348、5.679、3.796, P＜0.05）。

圖1 男，48歲，A3組重建圖像。A.平掃期肝右葉見團形低密度影，邊界清晰（箭）；B.動脈期不均勻強化，內(nèi)見血管影（箭）；C.靜脈期病變密度明顯低于同一層面肝實質(zhì)密度（箭）

圖2 男，56歲，B3組重建圖像。A.平掃期肝左葉見團形低密度影，內(nèi)見更低密度灶（箭）；B.動脈期病變中度強化（箭）；C.靜脈期病變密度低于同一層面肝實質(zhì)密度（箭）

圖3 男，55歲，C3組重建圖像。A.平掃期肝左葉見稍低密度影（箭）；B.動脈期輕度強化，與周圍肝組織分界清（箭）；C.靜脈期病變密度明顯低于同一層面肝實質(zhì)密度，邊界清晰（箭）

圖4 男，44歲，肝區(qū)間歇性疼痛。A～C分別為ASIR=30%重建所得平掃期、動脈期、靜脈期圖像，臟器質(zhì)地細膩，邊界清晰銳利，噪聲較低（箭）；D～F分別為ASIR=40%重建所得平掃期、動脈期、靜脈期圖像（箭）；G～I分別為ASIR=50%重建所得平掃期、動脈期、靜脈期圖像（箭）。圖D～I可以較好地表現(xiàn)病變特點，滿足診斷要求

3 討論

腹部器官之間密度差異較小，組織對比不明顯，常規(guī)掃描需要較大的輻射劑量才能滿足臨床診斷需要[5]。隨著新技術的發(fā)展，腹部低輻射劑量掃描已成為可能。迭代重建算法是指在圖像處理過程中多次迭代，每次迭代所采集到的數(shù)據(jù)與計算機的投影數(shù)據(jù)進行比較，改善圖像質(zhì)量[6]。ASIR是指通過自適應技術精確描述和構建探測到的信號的光子統(tǒng)計學，是對原始數(shù)據(jù)層面的反復迭代運算，可以進一步降低噪聲，提高圖像分辨率[6]。

ASIR算法在國內(nèi)外廣泛應用，在人體各器官應用有不同的進展。賈楠等[7]在ASIR的初步臨床研究中發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)重建圖像方法相比，ASIR算法可以使劑量減低50%以上，而圖像噪聲無明顯提高。Singh等[1]認為，對于體重小于90 kg的患者，采用ASIR=70%可以將CT劑量降低到4.2 mGy。本研究采用Optima CT660 128層CT，將ASIR百分比與劑量降低的百分比值進行直接關聯(lián)，即根據(jù)目標NI值和劑量降低率自動設定ASIR重建圖像的百分比。馮琦等[8]和周智鵬等[9]研究發(fā)現(xiàn)，腹部檢查單獨采用自動毫安掃描技術，NI值不超過10均可以滿足診斷需求，NI值為8較理想。本研究結(jié)合ASIR技術，將第3組NI值設置為11，以研究進一步降低劑量的效果，結(jié)果圖像質(zhì)量可以滿足臨床診斷。

本研究中，ASIR值相同時，隨著NI值的提高，圖像噪聲值增加；NI值相同時，隨著ASIR值的提高，圖像噪聲值減低。9組中，A3組圖像噪聲值最低，圖像質(zhì)量評分最高。NI=11，ASIR=50%（C3組）重建的圖像噪聲與NI=10，ASIR=30%（B1組）重建的圖像噪聲值差異無統(tǒng)計學意義（P＜0.05），表明提高NI值時，通過ASIR值的增加，可以降低圖像噪聲。即通過提高NI值來降低劑量，再應用ASIR技術對圖像進行重建，改善圖像質(zhì)量從而達到降低輻射劑量而不影響臨床診斷的目的。本研究中C組的有效劑量最低，平均值為2.57 mSv，與英國腹部放射劑量5.3 mSv[10]相比，降低了51.51%。

總之，采用ASIR算法可以在保證圖像質(zhì)量的情況下，有效降低腹部輻射劑量，但仍存在一些不足：腹部器官眾多，病變多樣，本研究未對各器官病變的顯示進行比較；NI值最高設定為11，ASIR值最高設定為50%，對于進一步提高NI值和（或）ASIR值是否能在保證圖像質(zhì)量的前提下降低輻射劑量還有待研究。

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（責任編輯 唐 潔）

Adaptive Statistical Iterative Reconstruction Algorithm Combined with Automatic Tube Current Modulation in Abdomen Low-dose CT

PurposeTo explore the application of the adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR) combined with automatic tube current modulation in abdomen lowdose CT.Materials and MethodsTotally 150 patients who underwent abdomen CT scan with automatic tube current modulation were recruited and categorized into three groups (group A, B and C) according to treatment order. The noise index (NI) for three groups were preset to 8, 10 and 11, respectively. Images were reconstructed by ASIR 30%, 40% and 50%, which was marked as A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2 and C3, respectively. Effective dose (ED) of each group was calculated. Images quality was assessed based on a 5-point scale by two radiologists.ResultsThe image qualities met diagnostic requirements. ED for group A, B and C was (5.74±1.45) mSv, (3.35±1.35) mSv and (2.57±1.71) mSv, respectively. There was no statistical difference of image noise between group A1 and B3, as well as group B1 and C3. The image noise was the lowest in group A3, but highest in group C1. The image quality was the highest in group A3 (score 4.43±0.50), but the lowest in group C1 (score 3.66±0.64).ConclusionASIR combined with automatic tube current modulation is helpful to reduce radiation dose in abdomen CT examination.

Abdomen; Tomography, spiral computed; Iterative reconstruction algorithm; Automatic tube current modulation; Image processing, computer-assisted; Radiation dosage

桂林醫(yī)學院附屬醫(yī)院放射科 廣西桂林541001

周智鵬

Department of Radiology, Affliated Hospital of Guilin Medical University, Guilin 541001, China

Address Correspondence to: ZHOU Zhipeng

E-mail: bigbird_zhou@hotmail.com

廣西自然科學基金項目（2011GXNSFB018084）。

R144.1；R445.3

2013-07-07

修回日期：2013-12-27

中國醫(yī)學影像學雜志

2014年 第22卷 第2期：145-148

Chinese Journal of Medical Imaging

2014 Volume 22(2): 145-148

10.3969/j.issn.1005-5185.2014.02.020