鄧耀宏，朱曼曼，李 穗，王永波，高 楊，馬建華

1南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，廣東 廣州 510515；2廣州市醫(yī)用放射成像與檢測技術(shù)重點實驗室，廣東廣州 510515

乳腺癌是女性群體中普遍患病率和致死率最高的癌癥之一，研究表明早期的乳腺癌探查能夠顯著地提高存活率［1］。X射線鉬靶攝影技術(shù)已經(jīng)興起為目前最重要和最有效的早期篩查乳腺癌的工具。但鉬靶圖像中的組織重疊現(xiàn)象使探測乳腺微小病灶變得具有挑戰(zhàn)性。相較于傳統(tǒng)的2D數(shù)字鉬靶攝影技術(shù)（DM），3D數(shù)字乳腺層析成像（DBT）可降低重疊的乳腺解剖結(jié)構(gòu)，從而具有提升微小腫塊和鈣化點病灶的探測敏感性的潛力［2-6］。DBT是一種三維成像模態(tài)，在有限角度范圍內(nèi)獲取一系列低劑量的投影數(shù)據(jù)后，以一種偽斷層的方式重建3D圖像［7-8］。

圖像質(zhì)量是受許多不同因素交互作用的產(chǎn)物，現(xiàn)有的評估DBT圖像性能的研究主要可分為2類。第1類是探究比較不同乳腺成像模態(tài)在圖像診斷質(zhì)量方面的差異［9-12］，例如實驗證明：相比DM圖像，DBT圖像更易于檢出微鈣化點的病灶情況［13］。DBT圖像中乳腺腫塊的表征顯像能力相比于DM圖像有顯著的提升［14］。第2類是評估掃描協(xié)議中的各項參數(shù)對于成像性能的影響［15-16］，例如，Hu等［17］研究分析成像系統(tǒng)特征（即幾何、重建參數(shù)等）同圖像質(zhì)量之間的聯(lián)系。在一個DBT原型機上試驗3個乳腺體模在3種重建算法下的對比分析結(jié)果［18］。

然而，大多數(shù)方法均利用體模數(shù)據(jù)和機器讀取的重建后圖像數(shù)據(jù)，并且通過仿真技術(shù)獲取DBT的投影數(shù)據(jù)，然而這類數(shù)據(jù)有別于臨床人體乳腺數(shù)據(jù)和原始DBT 投影測量數(shù)據(jù),此外原始數(shù)據(jù)因歸屬權(quán)難以獲取。因此本實驗采用從DBT掃描機器中獲取的物理體模和人體乳腺兩類原始測量數(shù)據(jù)，從而能夠更佳精準(zhǔn)地研究輻射劑量和重建算法兩大因素對于最終成像質(zhì)量以及病灶信號探測的影響。首先，本實驗從臨床DBT系統(tǒng)中獲取3種不同輻射劑量水平下物理體模和常規(guī)劑量下臨床患者原始投影數(shù)據(jù)，并對患者數(shù)據(jù)進行低劑量仿真。然后采用3種具有代表性的DBT重建算法對這些投影數(shù)據(jù)進行圖像重建與結(jié)果分析。實驗結(jié)果表明，在合適的范圍內(nèi)，如40 milliampere-second（mAs）至120 mAs之間，增加輻射劑量可提升DBT圖像信噪比和病灶可探測性；然而不同重建算法在不同解剖結(jié)構(gòu)區(qū)域處的表現(xiàn)性能的優(yōu)劣有差異，具有全變分約束的自適應(yīng)最速下降凸集投影（ASDPOCS-TV）算法的結(jié)果質(zhì)量一般地優(yōu)于其他聯(lián)合代數(shù)重建技術(shù)（SART）和Feldkamp-Davis-Kress（FDK）兩算法的結(jié)果。因此，針對某個給定臨床任務(wù)，平衡各影響因素、整體圖像質(zhì)量、臨床診斷需求之間的關(guān)系是獲取最優(yōu)成像性能的關(guān)鍵。

1 方法

1.1 DBT成像系統(tǒng)

如圖1A所示，為Hologic公司的Selenia Dimensions型號DBT系統(tǒng)的機型外觀示例圖。圖1B顯示該DBT系統(tǒng)帶有平板探測器的弧形軌跡掃描幾何結(jié)構(gòu)示意圖。其中，X射線源旋轉(zhuǎn)平面平行于胸壁，平板探測器隨著射線源的旋轉(zhuǎn)偏轉(zhuǎn)相應(yīng)的角度。X射線源焦點到平板探測器的距離（SDD）是700 mm，氣隙大小為25 mm。探測器整體大小為24×29 cm 其單個像素的尺寸為0.07×0.07 mm。射線源在從-7.5°到+7.5°的角度范圍，每間隔1°采集一次投影數(shù)據(jù)，共采集15次投影，采集視圖有首尾位（CC）和內(nèi)外斜側(cè)位（MLO）［19］。本實驗中重建圖像層數(shù)為50層，重建層厚為1 mm，重建圖像像素大小為0.088×0.088 mm。

圖1 DBT系統(tǒng)示例Fig.1 Illustration of the DBT system:A:The Hologic selenia prototype tomosynthesis system;B:Main view of standard acquisition geometry of the prototype DBT system;C:Lateral view of standard acquisition geometry of the prototype DBT system.

1.2 低劑量DBT仿真算法

Lucas等［20］提出一種低劑量DBT仿真方法，該方法將DBT圖像中信號的分布以及電子噪聲特性納入仿真過程。該算法主要包括以下5個步驟：（1）將DBT原始測量數(shù)據(jù)中減去估計的偏置（offset）；（2）將剩余的信號數(shù)據(jù)通過方差穩(wěn)定變換（VST）進行變換處理后加入量子噪聲；（3）將處理后的信號乘以劑量降低比例因子以獲得所期望的低劑量水平信號；（4）然后對上一步驟得到的信號進行逆VST變換并加入電子噪聲；（5）將步驟（1）中減去的offset加回處理后的信號，得到最終仿真的低劑量DBT投影數(shù)據(jù)。進一步地，像素間的串?dāng)_情況也被考慮進來，被認為是頻率相關(guān)的噪聲。

1.3 DBT重建算法

DBT采用有限角度錐束掃描方式采集投影數(shù)據(jù)并進行“偽斷層”重建，經(jīng)典的DBT重建方法包括解析和迭代兩類方法，其中迭代類的重建算法進一步可分為代數(shù)迭代和統(tǒng)計迭代兩類算法。故此，本文采用最具代表性的3種算法對不同劑量下投影數(shù)據(jù)進行DBT圖像重建，分別是解析的FDK算法［21］，代數(shù)迭代的SART算法［22］，統(tǒng)計迭代的ASDPOCS-TV 算法［23］。

1.3.1 FDK算法 FDK算法基于2D濾波反投影的近似3D錐束投影重建算法。該法快速有效，應(yīng)用最為廣泛，然而其在低曝光劑量和曝光次數(shù)較少的情況下受噪聲影響較大，且當(dāng)錐角增加時，其重建誤差也隨之增加。

1.3.2 SART算法 SART算法基于每個投影角度下通過某個像素的投影線積分的理論計算值與實際測量投影值之間的誤差來校正該像素值。該法通?？色@得低劑量下的較高質(zhì)量圖像重建，但是迭代優(yōu)化過程計算成本較高。

1.3.3 ASDPOCS-TV 算法 ASDPOCS-TV算法基于壓縮感知和體積圖像的值為非負的約束條件，保證投影數(shù)據(jù)在一定誤差范圍內(nèi)，使得圖像的全變分（TV）最小。該方法利用凸集投影（POCS）來實現(xiàn)約束，并通過自適應(yīng)步長的最速下降來最小化TV目標(biāo)。它對錐束偽影具有較強的魯棒性，通常適用于角度范圍有限或角度采樣率較低等情況。

1.4 圖像性能評價指標(biāo)

1.4.1 信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）評估噪聲含量［24］，其公式分別表達如下：

記I(x,y) 為被測量圖像在位置(x,y) 處的像素值，M 和N 表示被測量圖像在長和寬方向的像素個數(shù)。Iref(x,y) 通常表示無噪聲的或高劑量下的參考圖像，Imax是指被測量圖像I(x,y) 中像素值的最大值。值得注意的是，SNR描述全圖中信號的分布和噪聲的強度，數(shù)值越高說明信號成分越高、噪聲成分越低，失真程度越?。欢鳳SNR基于對應(yīng)像素點間的誤差同時指示邊緣信號對比度，數(shù)值越高說明圖像的失真程度越小，圖像質(zhì)量越接近于參考圖像。

1.4.2 噪聲功率譜（NPS）此外，噪聲功率譜（NPS）指示圖像中不同頻率信號成分的分布情況，其公式定義如下［25］：

1.4.3 偽影擴散函數(shù)（ASF）和全寬半高值（FWHM）偽影擴散函數(shù)（ASF）及其全寬半高值（FWHM）指示空間分辨率和層間偽影擴散程度。在重建的3D DBT圖像中，以該鈣化點為中心層面的上下多個斷層圖像中均出現(xiàn)擴散的偽像信號。同時，該現(xiàn)象也可理解為由于圖像空間分辨率低造成層間信號模糊。因此，ASF 定義為關(guān)于z 軸方向上層面索引的函數(shù)，公式定義如下［26-27］：

1.5 統(tǒng)計學(xué)分析

首先計算各項量化指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)學(xué)特征。其次，量化指標(biāo)值通常在隨機采樣數(shù)據(jù)集中滿足高斯分布，因此本文使用單因素方差分析［28-29］進行患者數(shù)據(jù)部分量化指標(biāo)的統(tǒng)計學(xué)顯著性差異分析。設(shè)定顯著性置信水平為0.05，即P<0.05時說明該量化指標(biāo)值關(guān)于某一因素（輻射劑量或重建算法）有顯著性差異。

2 實驗

2.1 實驗數(shù)據(jù)集建立

實驗數(shù)據(jù)包括1套物理體模和15套患者數(shù)據(jù)，均采集于同一DBT系統(tǒng)（南方醫(yī)院，Hologic DBT）。其中，采用的物理體模（CIRS Model 015）［30-31］如圖2所示，包含模擬腺體、鈣化點、纖維的組成成分。該體模的尺寸是10.8×10.2×4.4 cm（長×寬×高），嵌在蠟中的條狀、點狀和團狀分別仿真壓迫狀態(tài)乳腺中的纖維結(jié)構(gòu)、微鈣化點和腫塊。體模以CC位的視角掃描3種劑量水平的投影數(shù)據(jù)，管電壓固定為31 kilovolt-peak（kVp），管電流分別是120、60、30 mAs。

圖2 物理體模示意圖Fig.2 Illustration of the physical phantom:A:Appearance of the phantom;B:Diagram of the internal structure.

此外，從南方醫(yī)院共收集20例乳腺鈣化患者（15例良型，5例惡性）左右乳腺分別掃描CC位和MLO位2個視角的圖像數(shù)據(jù)及其原始投影數(shù)據(jù)共計80套，均已簽署患者知情同意書。由于自適應(yīng)曝光掃描協(xié)議，于是本實驗挑選其中15套數(shù)據(jù)（11套良性，4套惡性），這些數(shù)據(jù)的管電壓范圍為29～32 kVp，管電流范圍為57～63 mAs。為簡化后文描述，這些被挑選出來的數(shù)據(jù)一致地看作是管電壓為30 kVp和管電流為60 mAs。

物理體模以120 mAs的投影數(shù)據(jù)為參考仿真其對應(yīng)60 mAs和30 mAs的投影數(shù)據(jù)，患者數(shù)據(jù)以60 mAs的投影數(shù)據(jù)為參考仿真其對應(yīng)40 mAs和25 mAs的投影數(shù)據(jù)。以上所有投影數(shù)據(jù)后續(xù)將采用3種不同的重建算法進行圖像重建，并進行后續(xù)結(jié)果分析。

2.2 實驗參數(shù)設(shè)置

本實驗分為3部分：（1）對體模數(shù)據(jù)和患者數(shù)據(jù)進行仿真實驗和結(jié)果分析，驗證仿真算法的有效性；（2）利用體模數(shù)據(jù)和患者數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一使用FDK算法的情況下，比較評估3種劑量下的重建圖像質(zhì)量；（3）利用體模數(shù)據(jù)和患者數(shù)據(jù)，比較分析3種重建算法的重建圖像質(zhì)量，值得注意得是，本文考慮到重建算法具有一定魯棒性，因此對所有劑量下由同一種算法重建的圖像結(jié)果看作整體，進而分析不同重建算法之間的差異（表1）。

表1 實驗計劃總結(jié)Tab.1 Summary of the experiment protocol

第（1）部分仿真驗證實驗，僅使用具有真實掃描多個劑量水平的體模數(shù)據(jù)，分2個方面進行評估。首先是投影域，沿投影近胸壁端到遠胸壁端方向，即沿圖1C 側(cè)視圖中的y軸方向，等間距選擇20個16×16像素大小的ROI，按照公式（1）計算SNR值與SNR相對誤差值。其次是圖像域，選擇圖像中6個32×32像素大小的ROI，按照公式（2）計算PSNR以指示邊緣信號的對比度。沿圓形軌跡選擇位于體模內(nèi)部的20個大小為64×64像素的ROI，按照公式（3）計算全局NPS并轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)形式的NPS曲線。此外，采用以某個鈣化點為中心的3D鄰域（VOI），大小為60×60×11 像素，按照公式（4）計算ASF曲線和其FWHM值。

第（2）部分均采用FDK算法和Hamming窗濾波函數(shù)進行圖像重建和圖像分析。分別計算3種不同劑量水平下體模數(shù)據(jù)中團狀（ROIs of mass）、點狀（ROIs of calcifications）、條狀（ROIs of fibre）三種ROI和患者數(shù)據(jù)中腺體（ROIs of gland,不含鈣化點的腺體致密區(qū)域）、鈣化點（ROIs of calcifications,含鈣化點區(qū)域）、脂肪（ROIs of fat,不含鈣化點的腺體稀疏區(qū)域）3種ROI的SNR值，區(qū)域大小分別為10×10、4×4、10×10像素。同時，選擇圖像中3種不同區(qū)域且大小為128×128像素的ROI計算局部2D NPS圖像，沿圓軌跡選取20個大小為64×64像素的ROI計算全局NPS曲線。此外，分別在體模數(shù)據(jù)和每個患者數(shù)據(jù)中選擇以鈣化點為中心的6個和1個VOI區(qū)域計算ASF曲線及其FWHM值，區(qū)域大小為60×60×11像素。

第（3）部分選取ROI的規(guī)則與指標(biāo)計算方法同第（2）部分，以比較不同算法下DBT重建圖像質(zhì)量的優(yōu)劣情況。本實驗采用基于MATLAB (MathWorks Inc,2016B)軟件平臺的Tomographic Iterative GPU-based Reconstruction（TIGRE）工具包［32］進行DBT圖像重建工作，選用其中3種重建算法以重建三維DBT圖像。其中，F(xiàn)DK算法采用Hamming窗濾波函數(shù)，對于迭代算法，其超參數(shù)的選擇是通過最小化重建結(jié)果ASF 的FWHM值得到。于是，SART算法迭代5次且其超參數(shù)lamda設(shè)為1.85，ASDPOCS-TV算法內(nèi)外層分別迭代10次且其超參數(shù)lamda和alpha分別設(shè)為1.8和3×10-8。

3 結(jié)果

3.1 仿真驗證

該部分實驗分別從投影域和圖像域分析比較真實掃描低劑量與仿真低劑量數(shù)據(jù)之間的相似性程度。該部分實驗僅采用體模數(shù)據(jù)，所有量化指標(biāo)的參考圖像為120 mAs投影數(shù)據(jù)及其重建圖像。首先在投影域，圖3A顯示在不同情況下第7幀投影中隨到胸壁（射線中心）距離增大的SNR曲線。其中，紅色空心圓圈曲線為真實掃描60 mAs（Real 60 mAs），深藍色星形曲線為仿真60 mAs（Sim 60 mAs），綠色空心圓圈曲線為真實掃描30 mAs（Real 30 mAs），淺藍色星形曲線為仿真30 mAs（Sim 30 mAs）?？梢钥闯觯和粍┝克降恼鎸崚呙韬头抡嫱队皵?shù)據(jù)的SNR曲線相互接近且真實掃描數(shù)據(jù)的SNR曲線均位于在仿真投影數(shù)據(jù)的SNR曲線上方，所有SNR曲線均呈現(xiàn)下降趨勢。圖3B顯示在兩種低劑量下真實掃描和仿真投影數(shù)據(jù)在1～15幀投影的SNR相對誤差圖，其中中間虛線為各SNR均值的變化趨勢，而上下的界限分別為上下四分之一分位數(shù)。由此可知：真實掃描和仿真投影數(shù)據(jù)在60 mAs下的SNR相對誤差范圍從1.3%～2.3%，在30 mAs下為0.5%～0.7%，均處于一個較小的誤差范圍。以上結(jié)果一致表明：一方面，仿真算法比較可靠有效，能夠較為準(zhǔn)確地仿真出特定低劑量下的投影數(shù)據(jù)，接近于真實掃描的低劑量投影數(shù)據(jù)。另一方面，仿真算法不是完美的，因此導(dǎo)致仿真投影數(shù)據(jù)的圖像信噪比略低于真實掃描的投影數(shù)據(jù)。此外，由于DBT中的X射線束是一個以乳腺為中心的半錐形線束，隨著到射線中心的距離增大，入射X射線光子數(shù)相應(yīng)減少，因此造成SNR曲線隨距離增大而呈現(xiàn)下降趨勢。

圖3 比較真實掃描和仿真數(shù)據(jù)在不同劑量水平下單幀投影和全部15幀投影的SNRFig.3 Comparison of the SNR on the single projection and all 15 projections from scanned and simulated data at different dose levels.A:The SNR curves of the 7th frame projections (the x-axis represents the vertical distance to the chest wall);B:The relative SNR error curves of the 1st-15th frames projections.

其次在圖像域，圖4展示4種情況下的投影數(shù)據(jù)使用FDK算法的重建結(jié)果圖像，左上角紅色ROI為放大的圖像塊。可以看出：在同一顯示范圍內(nèi)，兩類重建圖像視覺方面具有較高的一致性。選擇圖4A中6個黃色ROI 計算不同劑量下兩類重建圖像的PSNR 值，兩者PSNR均相互接近，差異最大處在ROI 3（0.71），且ROI 2/3/4/5處仿真數(shù)據(jù)的PSNR高于真實掃描數(shù)據(jù)，可能的原因是FDK重建算法可彌補仿真算法的不足（表2）。圖5描繪兩類數(shù)據(jù)在兩種低劑量水平下的NPS曲線，同時計算NPS曲線對應(yīng)的平均能量頻率和峰值能量頻率記錄于表3中。圖6展示了兩類數(shù)據(jù)在兩種劑量水平下的ASF曲線，其平均相對誤差分別是60 mAs下3.52%和30 mAs下6.18%。計算其ASF的FWHM值，F(xiàn)WHM值的均值與標(biāo)準(zhǔn)差如表4中所列。圖5、表3、圖6、表4結(jié)果均表明掃描與仿真兩類數(shù)據(jù)的重建圖像表現(xiàn)出相近的空間分辨率與紋理特征，且仿真較掃描具有略高的峰值信噪比和噪聲含量以及略重的層間偽影擴散程度。綜上所述，兩類數(shù)據(jù)之間差異較小，處于可接受范圍內(nèi)。

圖4 兩類投影數(shù)據(jù)在不同劑量水平的FDK重建圖像結(jié)果(第37層)Fig.4 The reconstructed results of two kinds of projections at various dose (the 37th slice).A:Real scanned 60 mAs;B:Simulated 60 mAs;C:Real scanned 30 mAs;D:Simulated 30 mAs.Display range:[0.05,0.12].

表2 兩類重建圖像在不同低劑量水平下多個ROI內(nèi)PSNR值(/dB)Tab.2 The PSNR (/dB) values of several ROIs on reconstructed images at various dose

表3 兩類圖像在不同劑量水平下NPS曲線的平均頻率和峰值頻率Tab.3 Average frequency and peak frequency of the NPS curves on two kinds of images at different dose levels

表4 比較掃描與仿真重建圖像在不同劑量水平下FWHM值Tab.4 Comparison of FWHM values (Mean±SD) of scanned and simulated reconstructed images at different dose levels

圖6 兩類重建圖像的ASF曲線Fig.6 ASF curves of two kinds of reconstructed images:A:60 mAs;B:30 mAs;("0"represents the 37th slice of reconstructed images,the 32th-42th slices are selected).

圖5 兩類重建圖像的NPS曲線Fig.5 The NPS curves on two kinds of reconstructed images.A:60 mAs;B:30 mAs.

3.2 劑量與重建算法雙因素定性分析

圖7和圖8分別展示體模和一例患者數(shù)據(jù)在3種劑量和3種算法下的重建結(jié)果圖像。在視覺方面，基于ASDPOCS-TV算法的體模圖像重建結(jié)果中噪聲和偽影最少，圖像表征最平滑，圖像對比度最佳（圖7）。此外，基于FDK算法的重建結(jié)果比基于SART算法的重建結(jié)果具有更清晰的邊緣，但同時在高衰減嵌入物質(zhì)的周圍附近具有較強的上沖偽影和下沖偽影?；颊邎D像的邊緣銳利度從高到低依次為FDK算法、ASDPOCS-TV算法、SART算法，但同時鈣化點附近的偽影嚴重程度從高到低（圖8）。

圖7 體模在不同劑量和不同重建算法下的結(jié)果圖像Fig.7 The reconstructed images of the phantom under various doses and different reconstruction algorithms.

圖8 良性乳腺鈣化患者在不同劑量和不同重建算法下的結(jié)果圖像Fig.8 Image results of a patient with benign breast calcifications under different doses and different reconstruction algorithms.

3.3 劑量因素定量分析

圖9分別展示體模和患者數(shù)據(jù)為計算圖10和圖11中2D NPS而選取的3種不同的ROI。圖10和圖11分別顯示不同劑量水平下體模數(shù)據(jù)和患者數(shù)據(jù)3種ROI對應(yīng)的2D NPS，顯示的空間頻率范圍是[-1.925,1.925]mm-1，圖像中心處的空間頻率為0 mm-1。如圖所示，2D NPS是各向異性的且與圖像中背景內(nèi)容物相關(guān)，其中，中心區(qū)域代表低頻信號，外圍區(qū)域表示高頻信號，藍色表示信號強度值越低，黃色表示信號強度值越高。由此可見，降低劑量會導(dǎo)致NPS圖像的外圍區(qū)域出現(xiàn)更強的高頻信號，提示噪聲信號成分的增加。為進一步分析輻射劑量對成像質(zhì)量的影響，3種劑量下的全局NPS曲線。劑量越低，其對應(yīng)的NPS曲線更高，而高NPS曲線表示圖像中包含更多的噪聲與偽影成分（圖12）。特別地，仿真40 mAs 與仿真20 mAs 的2D NPS 視覺差異較?。▓D11），且圖12B中代表仿真40 mAs的藍色曲線和代表仿真20 mAs的綠色曲線因過于接近而重疊，因此僅顯示綠色NPS曲線。實際上，兩者數(shù)值有細微差異，這一現(xiàn)象提示仿真算法可能在仿真精度不足。表5和表6分別列出不同劑量水平下體模數(shù)據(jù)和患者數(shù)據(jù)3 種ROI 的SNR 與FWHM 指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以120 mAs 或60 mAs 的FDK 重建圖像為參考圖像，并對FWHM值進行單因素方差分析，加粗顯示的數(shù)值表示最優(yōu)結(jié)果。其中，表6中“-”處表示該值無法計算，因SNR指標(biāo)計算時以60 mAs的圖像作為參考圖像，因此，60 mAs圖像的SNR值無法計算，也不能和40 mAs及25 mAs圖像的SNR值進行統(tǒng)計學(xué)分析。由表5和表6可知，對于體模數(shù)據(jù)，60 mAs的重建圖像明顯比30 mAs具有更高的SNR值；對于患者數(shù)據(jù)，40 mAs與25 mAs的重建圖像在SNR方面具有顯著性的差異（P<0.05），而且60 mAs的偽影擴散程度低于40 mAs和25 mAs，但三者之間均無顯著性的差異。

表5 不同劑量下體模圖像在3種ROI內(nèi)的SNR值(/dB)Tab.5 SNR values/dB (Mean±SD) on three ROIs of the phantom images under different doses

表6 不同劑量下患者數(shù)據(jù)圖像在3種ROI內(nèi)的SNR 和FWHW 值Tab.6 SNR and FWHM values(Mean±SD)of patient data images on three kinds of ROIs under different doses

圖9 選取計算2D NPS的ROI圖示Fig.9 ROIs for calculating 2D NPs:A:3 ROIs(37th slice image)of the phantom data;B:3 ROIs of one patient case (benign,19th slice image).

圖10 體模數(shù)據(jù)在不同劑量水平下3個ROI對應(yīng)的2D NPS(37層圖像,FDK算法)Fig.10 NPS corresponding to three ROIs of the phantom data at different dose levels (37th slice image with FDK algorithm).

圖11 患者數(shù)據(jù)在不同劑量水平下3個ROI對應(yīng)的2D NPS(良性，第19層圖像，F(xiàn)DK算法)Fig.11 NPS corresponding to three ROIs of one patient case at different dose levels (benign,19th slice image,with FDK algorithm).

圖12 不同劑量水平下的重建圖像的全局NPS曲線Fig.12 The global NPS curves of reconstructed images at different dose levels:A:phantom data;B:patient data.

3.4 重建算法定量分析

圖13和圖14分別顯示了3種算法重建的體模圖像和良性乳腺鈣化患者圖像中3個ROI對應(yīng)的噪聲功率譜，同樣對應(yīng)圖9所示ROI位置。FDK算法的重建結(jié)果具有最高亮的信號值，其次是SART 算法，最后是ASDPOCS-TV算法，更亮的外圍區(qū)域指示更強烈的噪聲和偽影信號成分。3種算法重建結(jié)果的全局NPS曲線如圖15所示，一般地，F(xiàn)DK算法重建結(jié)果的NPS曲線高于SART算法高于ASDPOCS-TV算法，反映噪聲信號強度由強至弱。以120 mAs 體模數(shù)據(jù)或者60 mAs患者數(shù)據(jù)分別作為參考圖像，計算3種ROI的SNR指標(biāo)及其均值和標(biāo)準(zhǔn)差記錄于表7和表8中。同時計算患者數(shù)據(jù)的ASF曲線FWHM值的均值與方差，并進行單因素方差分析。由表7 和表8 可知：對于體模數(shù)據(jù)，ASDPOCS-TV算法的重建結(jié)果具有更高的SNR值，明顯優(yōu)于其他兩算法。對于患者數(shù)據(jù)，在鈣化點區(qū)域，ASDPOCS-TV 算法具有最高的SNR 值和更低的FWHM 值，SART 算法次最優(yōu)；在腺體和脂肪區(qū)域，SART 算法表現(xiàn)最優(yōu)，ASDPOCS-TV 算法表現(xiàn)次最優(yōu)。除鈣化點區(qū)域的FWHM指標(biāo)外（P=0.18），其余各項指標(biāo)方面，F(xiàn)DK 算法與SART 算法、FDK 算法和ASDPOCS-TV算法之間均存在顯著性差異（P<0.05）；而SART算法和ASDPOCS-TV算法在所有指標(biāo)方面均無顯著性的差異（P>0.05）。

表7 不同重建算法下體模圖像的SNR和FWHM值Tab.7 SNR and FWHM values (Mean±SD) of the phantom images under different reconstruction algorithms

表8 不同重建算法對應(yīng)患者圖像的SNR和FWHM值Tab.8 SNR and FWHM values(Mean±SD)of patient images under different reconstruction algorithms

圖13 體模數(shù)據(jù)在不同重建算法下3個ROI對應(yīng)的2D NPS(第37層圖像，120 mAs)Fig.13 2D NPS corresponding to three ROIs of the phantom data under different reconstruction algorithms(the 37th slice image,120 mAs).

圖14 患者數(shù)據(jù)在不同重建算法下3個ROI對應(yīng)的2D NPS(良性，第19層圖像，60mAs)Fig.14 2D NPS corresponding to three ROIS of one patient data under different reconstruction algorithms(benign,the 19th slice image,60 mAs).

圖15 不同算法重建圖像的全局NPS曲線Fig.15 The global NPS curves of reconstructed images with different reconstruction algorithms:A:the phantom data(120 mAs);B:one patient data(60 mAs).

4 討論

本文采用難以獲取的原始測量數(shù)據(jù)，包括物理體模和患者，探究輻射劑量和重建算法兩大影響因素對DBT成像質(zhì)量的影響。本研究將指標(biāo)SNR、PSNR和NPS用于噪聲評估，指標(biāo)ASF和FWHM用于指示空間分辨率和偽影分布，進而多方面評估DBT成像質(zhì)量。

各項實驗結(jié)果表明：（1）該DBT仿真算法切實有效，掃描與仿真數(shù)據(jù)從投影域和圖像域兩方面均表現(xiàn)出相近的圖像表征，可用于其他需要進行DBT仿真的實驗中；（2）劑量因素，隨著劑量的降低，DBT圖像中的噪聲水平和偽影擴散程度相應(yīng)增加。這一方面可能降低視覺方面對病灶的可視性，另一方面可能造成基于DBT圖像的計算機視覺任務(wù)模型性能退化，如計算機輔助診斷系統(tǒng)（CAD）；（3）重建算法因素，ASDPOCSTV算法和SART算法的DBT重建圖像相較于FDK算法在噪聲和偽影抑制方面表現(xiàn)出更優(yōu)越的性能。特別地，ASDPOCS-TV算法的重建結(jié)果在體模數(shù)據(jù)的3種區(qū)域都表現(xiàn)最優(yōu)，而僅在患者數(shù)據(jù)的含鈣化點區(qū)域表現(xiàn)為最優(yōu)，在腺體和脂肪區(qū)域表現(xiàn)為次最優(yōu)，考慮原因可能為全變分正則化（TV）對于無銳利邊緣處的DBT圖像不敏感。這一結(jié)論提示基于不同臨床診斷任務(wù)可選擇最合適的劑量與重建算法。

本實驗仍有一些局限性：（1）獨立的患者數(shù)據(jù)測試集較小，僅包含15套數(shù)據(jù)；（2）實驗中僅采用客觀量化評價指標(biāo)，未考慮放射醫(yī)師的主觀評價和基于診斷任務(wù)的評估方案；（3）數(shù)據(jù)來源單一，實驗回顧性收集的數(shù)據(jù)均出自同一個中心的同一臺掃描儀器。未來，更大量的、多中心的數(shù)據(jù)有待于收集、實驗與分析。