原 媛 盧東生 鐘朝輝*

基于噪聲功率譜的不同重建類型CT圖像噪聲分析

原 媛①盧東生②鐘朝輝①*

目的：利用噪聲功率譜(NPS)評價不同重建方法的CT圖像噪聲特征，并與主觀視覺噪聲評價進(jìn)行相關(guān)性分析。方法：對CT設(shè)備自帶的水模進(jìn)行掃描，采用8種常見的重建算法處理圖像，將NPS曲線峰值、峰值對應(yīng)頻率和標(biāo)準(zhǔn)差(SD)與主觀評價指標(biāo)噪聲的顆粒度、對比度、銳利度和整體噪聲水平進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果：8種重建算法在頻段和峰值上均各有側(cè)重，閱片者的顆粒度評分與峰值頻率呈負(fù)相關(guān)；對比度與峰值呈正相關(guān)；銳利度同時與峰值和峰值頻率呈正相關(guān)。所有的主觀評價指標(biāo)均與SD相關(guān)。結(jié)論：NPS較傳統(tǒng)的SD評價方法能夠更為全面地反映噪聲的強(qiáng)弱和形態(tài)特征，且具有潛在的應(yīng)用價值。

噪聲功率譜；噪聲；主觀評價；客觀評價；CT；圖像重建；圖像質(zhì)量

原媛,女,(1983- ),博士，技師。首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院放射科，從事醫(yī)學(xué)影像技術(shù)工作。

CT圖像噪聲是指均勻物體的影像中CT值在平均值附近隨機(jī)變異，是重要的CT性能指標(biāo)[1-2]?，F(xiàn)行表征噪聲特性的標(biāo)準(zhǔn)方法是計算圖像給定區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation，SD)，即通過掃描均勻水模，計算水模圖像中心感興趣區(qū)(region of interest，ROI)的SD方式進(jìn)行噪聲測量與評價[3-4]。傳統(tǒng)的SD評價方法能夠精確量化圖像噪聲的強(qiáng)度，無法具體表現(xiàn)噪聲的形態(tài)和分布等特性[5-6]。噪聲功率譜(noise power spectrum，NPS)測量方法的基本原理是以傅里葉變換為基礎(chǔ)，將信號變換至頻域進(jìn)行測量分析，能夠描述重建數(shù)據(jù)中的噪聲頻率變化，是一個更為全面的噪聲評價方式[7-8]。為此，本研究利用NPS結(jié)合SD的噪聲評價方法，對不同圖像重建方法下的噪聲進(jìn)行分析，同時與診斷醫(yī)師的主觀評價進(jìn)行相關(guān)性分析，探討主觀評價與基于NPS的噪聲評價客觀指標(biāo)之間的關(guān)系。

1 材料與方法

1.1 儀器設(shè)備

采用Revolution 256排螺旋CT(美國GE)，對CT自帶的20 cm水模進(jìn)行掃描。

1.2 掃描方案及圖像重建方法

掃描方式為Axial，管電壓為120 kV，固定管電流為120 mA，準(zhǔn)直寬度為64 mm×0.625 mm，旋轉(zhuǎn)時間為1 s，DFOV為200 mm，層厚為0.625 mm，層間距為0.625 mm。該掃描條件下的CTDIvol為18.32 mGy。

Revolution CT提供的主要常規(guī)重建算法包括soft、stnd、detail、chest、lung、bone、bone+以及edge。這些算法根據(jù)檢查目的不同，對空間分辨力和密度分辨力各有側(cè)重。根據(jù)實際應(yīng)用將重建方法分為低分辨重建算法和高分辨重建算法。低分辨重建算法主要表現(xiàn)低對比度的軟組織細(xì)節(jié)，密度分辨力較高，可用于增強(qiáng)掃描，包括soft、stnd、detail及chest；高分辨重建算法主要表現(xiàn)空間分辨力，用于展現(xiàn)骨邊緣等細(xì)節(jié)信息，密度分辨力偏低，一般不用于增強(qiáng)掃描，包括lung、bone、bone+及edge。

1.3 NPS計算方法

NPS計算為公式1：

式中fx和fy是X軸和Y軸方向上的噪聲頻率，bx和by是X軸和Y軸方向上的采樣距離(用mm表示)。Lx和Ly是ROI在X軸和Y軸方向上的像素數(shù)。NROI是計算NPS所用的ROI的個數(shù)，ROIbackgroundi是ROI的背景CT值或者通過數(shù)學(xué)算法得到的ROI的非噪聲信號部分[9-11]。

本研究獲取噪聲圖像的方法是將水模進(jìn)行2次掃描后作圖像相減，這樣可以剔除圖像的信號部分，而圖像噪聲強(qiáng)度是原先的2倍，噪聲功率是原先的2倍。引入校正系數(shù)s，若采用2次掃描相減的方法得到噪聲圖像則s=2，若采用ROI減去自身背景的方法得到噪聲圖像則s=1。本研究采取前者方法，因而s=2[12]。

以二維NPS頻譜圖中心為原點(diǎn)，對二維NPS頻譜一維沿徑向方向，即取平均值，再通過插值法求取徑向均值NPS曲線[5,13]。為了便于觀測NPS譜線趨勢，本研究對NPS譜線進(jìn)行高階多項式擬合，擬合階次為8。

1.4 客觀評分

對所有體模圖像均選取位于體模圖像中心，像素大小為(150×150)pixel2的ROI。本研究采用的客觀評分指標(biāo)包括常規(guī)噪聲值SD和NPS曲線峰值，以及NPS曲線峰值對應(yīng)頻率。SD是ROI的CT值標(biāo)準(zhǔn)差，NPS曲線峰值對應(yīng)頻率的計算為公式2：

式中fs為奈奎斯特采樣頻率，N為采樣點(diǎn)數(shù)，n為峰值頻率所對應(yīng)的樣本點(diǎn)[5]。

將DICOM格式圖像文件導(dǎo)入MATLAB2009a軟件進(jìn)行處理和分析。

1.5 主觀評分

對體模圖像進(jìn)行主觀評價，由5名具有5年以上工作經(jīng)驗的放射科診斷醫(yī)師完成，采取盲法，閱片設(shè)備為GE adw4.3圖像工作站，每位醫(yī)師閱片時房間亮度和屏幕亮度均一致，每評完4幅圖像閉目休息30 s，以避免因視覺疲勞產(chǎn)生的誤差。其評價指標(biāo)與具體評分辦法見表1。

表1 主觀評價標(biāo)準(zhǔn)

其中骨窗的窗寬=1500，窗位=300，軟組織窗窗寬=400，窗位=35。在評分過程中采用骨窗和軟組織窗的原因為：①防止窗寬和窗位不統(tǒng)一，造成視覺對比度改變影響評分結(jié)果；②多數(shù)高分辨重建方法(如bone等)用于強(qiáng)化骨邊緣細(xì)節(jié)，而低分辨率重建方法(如stnd等)用于常規(guī)觀察軟組織，采取這兩組窗進(jìn)行評價符合實際工作需要；③采取骨窗可避免窗窄和窗位低產(chǎn)生截斷效應(yīng)，采用軟組織窗避免單純用骨窗觀測丟失低對比度信號，兩者結(jié)合以保證評價的準(zhǔn)確性。

1.6 統(tǒng)計學(xué)方法

應(yīng)用SPSS19統(tǒng)計學(xué)軟件，對5名醫(yī)師的主觀評價結(jié)果兩兩分組進(jìn)行Kappa一致性檢驗，≥0.75為兩者一致性較好；0.4～0.74為一致性中等；＜0.4為一致性較差。評分結(jié)果用均數(shù)表示。對客觀評分和主觀評分進(jìn)行相關(guān)性分析，具體方法為采用偏相關(guān)分析，剔除不同重建方法影響的前提下比較主、客觀各個評分之間的相關(guān)性，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 NPS曲線

不同圖像重建方法的NPS曲線，包括低分辨重建算法(soft、stnd、chest及detail)的NPS曲線和高分辨重建算法(lung、bone、bone+及edge)的NPS曲線，如圖1所示。

圖1 水模圖像和相減純噪聲圖像

2.2 客觀評價參數(shù)

8種重建算法的峰值、峰值頻段和SD的具體測量數(shù)據(jù)如圖2所示。這些重建算法的噪聲、NPS曲線峰值和NPS曲線峰值對應(yīng)頻率從低到高的排列順序為soft、stnd、detail、chest、lung、bone、bone+以及edge。

圖2 不同圖像重建方法的NPS曲線圖

2.3 主觀評價參數(shù)

經(jīng)5名醫(yī)師的各項主觀評價，其結(jié)果均為一致性中等(0.412～0.583)，平均Kappa值為顆粒度0.472，對比度0.577，銳利度0.463，整體噪聲水平0.512。對每種重建算法下各主觀評價參數(shù)取均值(見表2)。隨著算法越側(cè)重高頻信息，噪聲點(diǎn)顆粒度越小，對比度和銳利度增大，整體噪聲水平呈上升趨勢。

2.4 相關(guān)性分析

按照α=0.05的置信區(qū)間，與SD呈顯著相關(guān)的主觀評價參數(shù)有顆粒度(r=-0.825，P＜0.05)、對比度(r=0.868，P＜0.05)、銳利度(r=-0.825，P＜0.05)以及整體噪聲水平(r=0.940，P＜0.05)，其中SD與顆粒度呈負(fù)相關(guān)；與NPS曲線峰值顯著相關(guān)的參數(shù)有對比度(r=0.938，P＜0.05)、銳利度(r=0.799，P＜0.05)及整體噪聲水平(r=0.991，P＜0.05)；而顆粒度與曲線峰值的相關(guān)性不顯著(r=-0.583，P＞0.05)；與峰值頻段顯著相關(guān)的參數(shù)有顆粒度(r=-0.952，P＜0.05)和銳利度(r=0.837，P＜0.05)，其中峰值與顆粒度呈負(fù)相關(guān)；與峰值頻段相關(guān)性不顯著的參數(shù)有對比度(r=0.687，P＞0.05)和整體噪聲水平(r=0.724，P＞0.05)，見表3。

表2 主觀和客觀評價結(jié)果

表3 主觀評價與客觀評價相關(guān)分析

3 討論

重建算法改變圖像噪聲的頻段，低分辨重建算法提高各個噪聲點(diǎn)之間的相關(guān)性，降低噪聲頻段，噪聲結(jié)構(gòu)趨于平滑；高分辨重建算法提高各噪聲點(diǎn)之間的差異，提高噪聲頻段，噪聲結(jié)構(gòu)趨于銳利。因而低分辨重建算法往往降低噪聲，提高密度分辨力，降低空間分辨力；高分辨重建算法提高噪聲，降低密度分辨力，提高空間分辨力[1]。針對檢查目的合理運(yùn)用重建算法可以有效提升圖像質(zhì)量，提高疾病檢出率[14-16]。但關(guān)于后重建對圖像質(zhì)量的影響多以主觀評分法或病灶檢出率等主觀評價方法為標(biāo)準(zhǔn)，缺乏一個能夠相對全面描述噪聲結(jié)構(gòu)形態(tài)特征的客觀指標(biāo)[13]。

SD是評價噪聲的標(biāo)準(zhǔn)，而其只能反映噪聲的平穩(wěn)性，不能夠反映噪聲的形態(tài)紋理等信息。NPS是基于二維快速傅里葉變換度量指標(biāo)，二維傅里葉變換將圖像從空間域投射到頻域，每個點(diǎn)即具有原始圖像的全部空間點(diǎn)的信息。NPS將二維傅里葉變換的徑向求和，因而NPS理論上可以通過逆變換在一定程度將噪聲圖像還原，這是SD無法比擬的[11]。

長期以來，臨床醫(yī)師的主觀評價均為圖像質(zhì)量評價的金標(biāo)準(zhǔn)，但主觀評價易受個人因素的影響，很難有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[16-18]。NPS是一種客觀評價指標(biāo)，且信息全面，相關(guān)性分析又表明與醫(yī)師人眼特征評價的各指標(biāo)具有較為明確的相關(guān)性，因而具有極大的潛在應(yīng)用價值。

大量的臨床研究或預(yù)實驗基于體模或仿真體模，因其不涉及患者劑量問題，采用通過對同一層面進(jìn)行2次掃描的方法獲取噪聲圖像，繼而計算NPS的方法進(jìn)行噪聲的客觀評價是完全可行的。采用NPS與SD相結(jié)合的方法，更全面地對噪聲進(jìn)行客觀評價，對評價采用不同的掃描參數(shù)、重建類型及后重建方法所得的圖像質(zhì)量意義匪淺，建議在基于體模的相關(guān)研究和預(yù)實驗中廣泛應(yīng)用。NPS的缺點(diǎn)是對實際臨床研究的可操作性較弱，NPS的信號不夠穩(wěn)定，易受0階直流信號的影響。NPS的計算需要足夠純凈的噪聲信息，采用重復(fù)掃描同一層面進(jìn)行圖像相減的方法，雖然能夠基本消除直流信號獲得足夠純凈的噪聲信息，但會提高患者的掃描劑量；若采取與自身均值相減的方法，無法徹底消除0階信號獲得足夠純凈的噪聲信號，造成NPS曲線嚴(yán)重失真，評價結(jié)果不準(zhǔn)確[13]。如何在臨床實際工作中應(yīng)用NPS對圖像進(jìn)行客觀的噪聲評價將是未來研究的方向。

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The noise analysis of CT imaging based on noise power spectrum of different reconstruction type/

YUAN Yuan, LU Dong-sheng, ZHONG Zhao-hui//
China Medical Equipment,2017,14(4):32-35.

Objective: To evaluate the noise characteristic of different reconstruction type CT image by using the noise power spectrum (NPS), and analyze the correlation between this results and subjective vision noise evaluation. Methods: QA water phantom of CT equipment was scanned and 8 common reconstruction algorithms were applied to dispose image. NPS peak value, the peak frequency and standard deviation (SD) were compared with the subjective evaluation measurements, such as granularity, contrast, sharpness and optical noise level, by using the correlation analysis. Results: Each reconstruction algorithm owned different peak value and peak frequency. Granularity negatively correlated with the peak frequency. A positive correlation was found between contrast and peak value. Sharpness was positively correlated with both peak value and peak frequency. All of the subjective evaluation measurements were correlated with SD. Conclusion: Comparing with SD, NPS can reflect both intensity and morphological feature of the noise and possess applicative potential as a more comprehensive evaluation index.

Noise power spectrum; Noise; Subjective evaluation; Objective evaluation; CT; Image reconstruction; Image quality

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.04.007

1672-8270(2017)04-0032-04

R814.42

A

2017-01-15

①首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院放射科 北京 100050

②首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院醫(yī)工部 北京 100050

*通訊作者：laijinyuxuan12@sina.com

[First-author’s address] Department of Radiology, Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University, Beijing 100050, China.