李文宇，沈美娟，江凌龍，徐 超，文 兵，汪長銀

(武漢大學(xué)中南醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科，湖北 武漢 430071)

核素骨顯像廣泛用于評(píng)價(jià)骨關(guān)節(jié)疾病，對(duì)于診療頜面外科顳頜關(guān)節(jié)疾病具有重要價(jià)值[1-3]。顳頜關(guān)節(jié)骨斷層顯像可定性或半定量評(píng)價(jià)髁突代謝活性[1-2，4]。SPECT常用圖像重建算法包括濾波反投影法(filtered-back projection, FBP)和二維有序子集最大期望值法(two-dimensional ordered subset expectation maximization, 2D-OSEM)，而不同重建算法及參數(shù)可影響圖像質(zhì)量及半定量結(jié)果[5-6]。本研究觀察FBP及2D-OSEM參數(shù)對(duì)SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像評(píng)估髁突代謝活性的影響。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2019年6月—2021年3月197例因單側(cè)髁突異常增生致偏頜畸形而于武漢大學(xué)中南醫(yī)院接受SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像患者，男57例、女140例，年齡9～38歲、平均(20.9±5.2)歲；左側(cè)髁突增生93例、右側(cè)髁突增生104例。排除雙側(cè)髁突異常增生所致反頜畸形及髁突發(fā)育不良所致下頜后縮畸形。

1.2 儀器與方法 采用Siemens E.CAM SPECT儀，以99Tcm-亞甲基二磷酸鹽為顯像劑。經(jīng)肘靜脈注射20 mCi顯像劑2～4 h后，囑患者仰臥，行顳頜關(guān)節(jié)斷層顯像，范圍自顱頂至第7頸椎水平，矩陣128×128，放大倍數(shù)1.45，探頭旋轉(zhuǎn)360°，采集32幀圖像，每幀25 s。

1.3 重建圖像 于Siemens Syngo工作站采用Iterative Reconstruction軟件、層厚3.30 mm、分別以FBP及2D-OSEM算法行軸位、冠狀位及矢狀位重建，獲得相應(yīng)彩圖；以髁突為觀察點(diǎn)適當(dāng)旋轉(zhuǎn)圖像并重新定位髁突，使雙側(cè)髁突中心在軸位及冠狀位均處于相同水平(圖1)。2D-OSEM算法：采用高斯濾波器，設(shè)定半高寬為6 mm，子集數(shù)為2、4、8，迭代次數(shù)為4、8、16，經(jīng)組合得到9組重建參數(shù)，定義為OSEM_A_B(A為子集數(shù)，B為迭代次數(shù))，如OSEM_2_4、OSEM_2_8、OSEM_2_16等。FBP算法：選擇巴特沃斯濾波器，截止頻率為0.32，階數(shù)為9(定義為FBP_0.32_9)。

1.4 勾畫髁突ROI 由2名各具11年工作經(jīng)驗(yàn)的核醫(yī)學(xué)科主管技師觀察重建圖像，于軸位圖像上選取髁突濃聚程度最高的連續(xù)3個(gè)層面，分別沿左、右側(cè)髁突邊緣勾畫ROI；另如圖1勾畫1個(gè)相同大小的本底R(shí)OI，獲取其最大計(jì)數(shù)值(Max)，分別計(jì)算左、右側(cè)髁突及背景ROI的Max均值(Maxmean)；以二者均值為最后結(jié)果。

1.5 評(píng)估髁突代謝活性 由分別具有12年及25年核醫(yī)學(xué)診斷經(jīng)驗(yàn)的主治醫(yī)師及副主任醫(yī)師共同閱片，參照文獻(xiàn)[7-8]方法計(jì)算左、右側(cè)髁突攝取百分率及雙側(cè)髁突攝取百分率差值：單側(cè)髁突攝取百分率(%)=[(單側(cè)髁突Maxmean-本底Maxmean)/(雙側(cè)髁突Maxmean之和-2×本底Maxmean)]×100%，雙側(cè)髁突攝取百分率的差值(%)=|左側(cè)髁突攝取百分率(%)-右側(cè)髁突攝取百分率(%)|；判斷髁突代謝活性：①45%≤患側(cè)髁突攝取百分率≤55%或雙側(cè)髁突攝取百分率差值≤10%為患側(cè)髁突生長活性為正常水平，處于生長靜止期，顳頜關(guān)節(jié)顯像為陰性；②患側(cè)髁突攝取百分率>55%或雙側(cè)髁突攝取百分率差值>10%為攝取百分率高側(cè)髁突生長活性增強(qiáng)，即患側(cè)髁突為生長活躍期，顳頜關(guān)節(jié)顯像為陽性。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用IBM SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以Kolmogorov-Smirnov法對(duì)計(jì)量資料行正態(tài)性檢驗(yàn)，Levene法行方差齊性檢驗(yàn)。以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料。以重復(fù)測量方差分析觀察2D-OSEM算法子集數(shù)與迭代次數(shù)對(duì)雙側(cè)髁突攝取百分率差值的影響，以Greenhouse-Geisser法行校正；采用LSD法對(duì)子集數(shù)及迭代次數(shù)行兩兩比較，觀察主效應(yīng)。以Wilcoxon檢驗(yàn)比較2D-OSEM與FBP重建圖像中雙側(cè)髁突攝取百分率差值的差異。采用χ2檢驗(yàn)比較計(jì)數(shù)資料。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 以不同重建算法所獲斷層圖像 FBP重建圖像邊緣平滑，顯示雙側(cè)髁突較清晰，重建參數(shù)適合。OSEM_2_4、OSEM_2_8、OSEM_4_4、OSEM_8_4圖像邊緣較平滑，OSEM_8_4圖像顯示雙側(cè)髁突最清晰，其余參數(shù)組合圖像邊緣呈不同程度毛刺狀，雙側(cè)髁突欠清晰。見圖2。

2.2 重建參數(shù)對(duì)雙側(cè)髁突攝取百分率差值的影響 2D-OSEM_2_8、2D-OSEM_2_16、2D-OSEM_4_4、2D-OSEM_4_8、2D-OSEM_4_16、2D-OSEM_8_4、2D-OSEM_8_8及2D-OSEM_8_16重建圖像中，雙側(cè)髁突攝取百分率差值分別為10.20%(5.90%，20.20%)、11.00%(5.60%，22.60%)、10.00%(5.10%，20.20%)、11.40%(5.80%，22.30%)、11.60%(5.90%，24.30%)、12.00%(5.60%，21.90%)、12.40%(6.30%，22.60%)及13.20%(6.00%，24.50%)，均高于FBP_0.32_9重建圖像[8.60%(3.60%，17.60%)，Z=-7.89、-8.79、-7.50、-8.61、-8.41、-8.07、-8.01、-7.81，P均<0.01]；2D-OSEM_2_4[9.00%(4.20%，16.90%)]重建圖像中，雙側(cè)髁突攝取百分率差值與FBP_0.32_9重建圖像差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=-1.86，P=0.06)。

2D-OSEM重建圖像中，雙側(cè)髁突攝取百分率差值數(shù)據(jù)方差不齊(F=3.300，P=0.001)，經(jīng)平方根變換后方差齊(F=1.090，P=0.363)。以2D-OSEM算法重建時(shí)，子集數(shù)(F=16.85，P<0.01)及迭代次數(shù)(F=34.29，P<0.01)對(duì)雙側(cè)髁突攝取百分率差值存在顯著主效應(yīng)，二者之間存在交互效應(yīng)(F=13.14，P<0.01)，雙側(cè)髁突攝取百分率差值隨子集數(shù)或迭代次數(shù)增加而加大。

2.3 2D-OSEM與FBP重建圖像所示髁突代謝活性陽性率比較 根據(jù)雙側(cè)髁突攝取百分率差值，2種重建圖像之間髁突代謝活性總陽性率(2D-OSEM： 142/197，72.08%，F(xiàn)BP∶88/197，44.67%)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=30.91，P<0.01)。2D-OSEM重建圖像中，OSEM_2_16、OSEM_4_16、OSEM_8_4、OSEM_8_8、OSEM_8_16髁突代謝活性陽性率均高于FBP重建圖像(P均<0.05)，其余與FBP差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。見表1。

9種不同參數(shù)2D-OSEM 重建圖像中的髁突代謝活性陽性率總體差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=11.62，P=0.17)；兩兩比較， OSEM_4_16與OSEM_2_4(χ2=4.07，P=0.04)、OSEM_8_16與OSEM_2_4(χ2=8.03，P<0.01)、OSEM_8_16與OSEM_2_8(χ2=4.13，P=0.04)、OSEM_8_16與OSEM_4_4(χ2=4.54，P=0.03)髁突代謝活性陽性率差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其余差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。見表1。

表1 2D-OSEM及FBP重建圖像中髁突代謝活性陽性率比較[%(例)]

2.4 2D-OSEM重建子集數(shù)及迭代次數(shù)對(duì)髁突代謝活性陽性率的影響 子集數(shù)不變而迭代次數(shù)逐漸增大、或迭代次數(shù)不變而子集數(shù)逐漸增大時(shí)，2D-OSEM重建圖像中，髁突代謝活性陽性率均呈增高趨勢，但總體差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05，表2)。

表2 基于不同參數(shù)2D-OSEM重建圖像的髁突代謝活性陽性率比較[%(例)]

3 討論

各種影像學(xué)方法中，核素骨顯像對(duì)評(píng)估髁突代謝活性具有重要價(jià)值[1-4,7-10]。髁突肥大指髁突非腫瘤性過度增生所致下頜骨發(fā)育不對(duì)稱，多于青春期隱匿發(fā)病并呈漸進(jìn)性發(fā)展而致頜面部畸形，?？沙掷m(xù)數(shù)年，最終隨生長發(fā)育停止而終止。髁突增生以單側(cè)多見，早期改變?yōu)轺镣淮x活性增強(qiáng)，并逐漸發(fā)生形態(tài)改變。顳頜關(guān)節(jié)顯像提示髁突代謝活性增強(qiáng)對(duì)早期髁突肥大具有診斷價(jià)值；以顳頜關(guān)節(jié)顯像定量監(jiān)測髁突代謝活性對(duì)臨床制定治療方案及選擇手術(shù)時(shí)機(jī)具有重要意義[2-3,11]。

重建SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像圖像時(shí)，各像素點(diǎn)的計(jì)數(shù)與算法及參數(shù)相關(guān)。FBP和2D-OSEM均為SPECT常用重建算法。FBP計(jì)算量小、所需存儲(chǔ)空間小、重建速度快，但易產(chǎn)生圖像偽影，低噪聲和高分辨率對(duì)于濾波器及濾波參數(shù)的要求存在矛盾，需折中優(yōu)化[5,12]；濾波函數(shù)、階數(shù)及截止頻率均可影響重建圖像質(zhì)量[5-6]。2D-OSEM為迭代算法，對(duì)相對(duì)不完全采樣或低計(jì)數(shù)率數(shù)據(jù)的適應(yīng)性好，可行各種約束校正，結(jié)果更為精確，但迭代次數(shù)過多可增加重建圖像噪聲而降低信噪比[13]；迭代次數(shù)越低，重建圖像與真實(shí)圖像的相關(guān)性越低，子集水平不同可影響重建圖像的收斂速度及圖像質(zhì)量，故須適當(dāng)選擇子集數(shù)和迭代次數(shù)，以保證圖像質(zhì)量[12]。黃克敏等[13]的Jaszczak模型研究結(jié)果表明，F(xiàn)BP算法影響SPECT圖像質(zhì)量，且定量分析感興趣體積等的誤差較大，不適于絕對(duì)定量；而迭代次數(shù)和子集數(shù)也可影響定量結(jié)果。

本研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)BP及OSEM_2_4、OSEM_2_8、OSEM_4_4、OSEM_8_4顳頜關(guān)節(jié)斷層重建圖像邊緣較平滑，顯示雙側(cè)髁突較清晰；不同重建算法及2D-OSEM算法中的不同子集和迭代次數(shù)均可影響雙側(cè)髁突攝取百分率差值，導(dǎo)致以相同診斷標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估髁突代謝活性陽性率存在差異；較小的子集數(shù)或迭代次數(shù)變化幅度對(duì)2D-OSEM髁突代謝活性結(jié)果的影響較小，而變化幅度增大可使診斷陽性率增高。以上結(jié)果提示，采用不同算法及2D-OSEM算法的不同迭代次數(shù)和子集數(shù)均可影響SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像圖像質(zhì)量，進(jìn)而影響半定量結(jié)果及評(píng)估髁突代謝活性結(jié)果，與既往研究[13]結(jié)果相近。本研究發(fā)現(xiàn)，行2D-OSEM重建時(shí)，選擇子集數(shù)為8、迭代次數(shù)為4可獲得平滑而清晰的髁突影像，且據(jù)其判斷髁突代謝活性的陽性率顯著高于基于FBP算法。

綜上，以FBP或2D-OSEM算法、以及不同參數(shù)2D-OSEM所獲SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像顯示的髁突代謝活性存在差異；建議臨床采用相對(duì)固定的檢查條件和斷層圖像重建算法及參數(shù)，以確保結(jié)果的重復(fù)性及可靠性。但本研究設(shè)置的2D-OSEM重建子集數(shù)及迭代次數(shù)較少，有待擴(kuò)大參數(shù)范圍進(jìn)一步觀察。