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        自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代重建算法在肺部低劑量CT掃描中的應(yīng)用價(jià)值

        2023-09-08 12:46:12陳淑貞
        醫(yī)學(xué)理論與實(shí)踐 2023年17期
        關(guān)鍵詞:劑量

        陳淑貞

        廈門(mén)大學(xué)附屬第一醫(yī)院杏林分院,福建省廈門(mén)市 361022

        CT具有成像時(shí)間短、操作方便快捷等特點(diǎn),被臨床廣泛運(yùn)用,但隨著輻射劑量的增加,受檢者致癌的風(fēng)險(xiǎn)也有所增加[1],且受試者進(jìn)行CT掃描需屏住呼吸,若患者無(wú)法屏氣,CT圖像質(zhì)量也會(huì)受到影響。因此,針對(duì)肺部CT患者需降低輻射劑量且保證圖像質(zhì)量。但在一般情況下,降低輻射劑量的同時(shí)會(huì)影響圖像質(zhì)量,并增加圖像噪聲,因此,臨床上迫切需要降低輻射劑量且滿(mǎn)足診斷需求的CT成像技術(shù)[2]。濾波反投影法(Filtered back projection reconstruction,FBP)作為傳統(tǒng)重建的標(biāo)準(zhǔn)方法,其噪聲較大且圖像質(zhì)量無(wú)法滿(mǎn)足臨床診斷需求[3],此時(shí)自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代重建(Adaptive statistical iterative reconstruction,ASIR)應(yīng)運(yùn)而生,其可以在降低輻射劑量的同時(shí)保證圖像質(zhì)量,以保證臨床診斷需求,本研究將分析比較ASIR算法在肺部低劑量CT掃描中的應(yīng)用價(jià)值。

        1 資料與方法

        1.1 基礎(chǔ)資料 回顧性分析2019年10月—2020年10月于我院就診需進(jìn)行肺部低劑量CT掃描的83例患者,納入標(biāo)準(zhǔn):(1)年齡≥18歲;(2)體質(zhì)量指數(shù)(BMI)22.5~32kg/m2。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)掃描過(guò)程中因操作不當(dāng)導(dǎo)致圖像不清晰者;(2)臨床資料缺失者;(3)因個(gè)人原因無(wú)法獨(dú)立完成CT檢查者。最后將采用ASIR算法納入實(shí)驗(yàn)組(n=42),采用傳統(tǒng)濾波反投影法(FBP)納入常規(guī)組(n=41)。其中實(shí)驗(yàn)組患者年齡18~63歲,平均年齡(41.44±5.69)歲;男24例,女18例;臨床診斷肺炎患者21例,肺部良性結(jié)節(jié)10例,肺部惡性腫瘤8例,肺不張3例。常規(guī)組患者年齡20~66歲,平均年齡(42.08±5.11)歲;男22例,女19例;臨床診斷肺炎患者18例,肺部良性結(jié)節(jié)11例,肺部惡性腫瘤10例,肺不張2例。兩組患者臨床資料均保存完好且無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P>0.05),可進(jìn)行比較。

        1.2 檢查方法 所有患者均在型號(hào)為PHILIPS N.V.2015的CT機(jī)上進(jìn)行肺部掃描檢查,使用高電壓低電流,管電壓>120kV,管電流120~170mA,掃描參數(shù)設(shè)置X線(xiàn)管旋轉(zhuǎn)速度為0.75r/s,螺距1.200:1,層厚5~10mm,層距7~10mm,sampled collimation 128,掃描范圍為上至胸口入口層面,下至肺底膈肌層面。掃描結(jié)束后,常規(guī)組采用FBP法,實(shí)驗(yàn)組采用ASIR算法進(jìn)行圖像重建,ASIR混合權(quán)重選擇0%和50%,ASIR權(quán)重0%即為FBP圖像,ASIR權(quán)重50%表示FBP圖像和ASIR圖像等比例混合,顯示視野為45cm,準(zhǔn)直器寬度為64mm×0.625mm,螺距0.984:1。

        1.3 數(shù)據(jù)測(cè)量及圖形質(zhì)量比較 所有患者均由同一經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)師進(jìn)行檢查,所有圖像均傳至AW4.6工作站Reformat軟件上選取上、中、下三個(gè)層面的CT圖像,胸廓入口層面,氣管隆突下層面、所及上腹部肝門(mén)層面,選擇密度均勻并避開(kāi)明顯偽影區(qū)的背部肌肉及皮下脂肪處,記錄CT值及標(biāo)準(zhǔn)差(SD),SD表示噪聲,并比較實(shí)驗(yàn)組和常規(guī)組CT容積劑量指數(shù)(CTDIvol)、劑量長(zhǎng)度乘積(DLP),并計(jì)算有效劑量(ED),計(jì)算方法:ED=DLP×k(k=0.014)。

        由放射科醫(yī)師組成評(píng)估小組,按照5分制評(píng)價(jià)噪聲和圖像清晰度,1分:噪聲很大及圖像偽影極大,肺部結(jié)構(gòu)顯示不完全,臨床上無(wú)法做出診斷;2分:噪聲較大及圖像偽影較大,可見(jiàn)肺部結(jié)構(gòu)和病變位置,但無(wú)法做出臨床診斷;3分:噪聲一般及圖像偽影一般,肺部結(jié)構(gòu)和病變位置清晰,臨床上可做出診斷;4分:噪聲較小及偽影較小,支氣管等細(xì)小結(jié)構(gòu)均能顯示良好;5分:無(wú)明顯噪聲及無(wú)明顯圖像偽影,肺部紋理、細(xì)小支氣管及病變位置均顯示清晰。

        1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 本文數(shù)據(jù)均采用SPSS19.0軟件進(jìn)行處理,計(jì)量資料均采用平均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差的形式表示,并采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),計(jì)數(shù)資料均采用百分比的形式表示,并采用χ2檢驗(yàn),主觀(guān)噪聲評(píng)分和清晰度評(píng)分采用秩和檢驗(yàn),均以P<0.05表示可見(jiàn)顯著差異。

        2 結(jié)果

        2.1 兩組患者輻射劑量比較 實(shí)驗(yàn)組CTDIvol、DLP和ED均顯著小于常規(guī)組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),見(jiàn)表1。

        表1 兩組患者輻射劑量比較

        2.2 兩組患者CT值比較 實(shí)驗(yàn)組胸廓入口、氣管隆突、上腹部的肌肉和脂肪的CT值均顯著小于常規(guī)組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),見(jiàn)表2。

        表2 兩組患者CT值比較

        2.3 兩組主觀(guān)評(píng)分比較 兩組患者主觀(guān)噪聲評(píng)分和清晰度評(píng)分中1分、2分、3分和4分例數(shù)均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P>0.05),實(shí)驗(yàn)組主觀(guān)噪聲評(píng)分和清晰度評(píng)分5分例數(shù)占比均顯著大于常規(guī)組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),見(jiàn)表3。

        表3 兩組主觀(guān)噪聲評(píng)分、清晰度評(píng)分比較[n(%)]

        3 討論

        隨著醫(yī)療科技不斷發(fā)展,CT技術(shù)在臨床上發(fā)揮了巨大作用,CT是鑒別診斷肺部病理變化的重要手段,但隨著其輻射強(qiáng)度的增加,輻射相關(guān)的致癌性也逐漸增加[4]。輻射劑量的降低,不僅會(huì)增加圖像噪聲,還會(huì)影響圖像清晰度,臨床上采取重建算法的方法進(jìn)行改進(jìn),在保證圖像質(zhì)量的同時(shí)降低輻射劑量,ASIR算法通過(guò)數(shù)據(jù)反復(fù)迭代計(jì)算,降低輻射劑量,消減圖像噪聲并提高圖像質(zhì)量[5]。

        臨床中,針對(duì)肝臟等以軟組織為主的部位進(jìn)行CT檢查時(shí),需要提高輻射劑量進(jìn)行掃描,以達(dá)到分辨肝臟內(nèi)部微小結(jié)構(gòu)組織病變的目的。本研究結(jié)果顯示,實(shí)驗(yàn)組CTDIvol、DLP和ED均顯著小于常規(guī)組,說(shuō)明ASIR算法可有效降低輻射劑量,分析其原因:ASIR算法技術(shù)主要是通過(guò)在原始數(shù)據(jù)上建立系統(tǒng)噪聲模型,再用多次迭代重建計(jì)算的方法消減圖像噪聲,提高圖像質(zhì)量,通過(guò)不斷的迭代運(yùn)算提高信噪比,以此來(lái)降低輻射劑量[6]。

        相關(guān)研究表示,FBP無(wú)法將采集數(shù)據(jù)理想化,在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中忽略了電子噪聲,影響圖像清晰度,甚至掩蓋相關(guān)診斷信息[7]。本研究結(jié)果顯示,實(shí)驗(yàn)組胸廓入口、氣管隆突、上腹部的肌肉和脂肪的CT值均顯著小于常規(guī)組,實(shí)驗(yàn)組主觀(guān)噪聲評(píng)分和清晰度評(píng)分5分例數(shù)占比均顯著大于常規(guī)組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,說(shuō)明ASIR算法能有效降低圖像噪聲并提高圖像質(zhì)量,分析其原因:(1)ASIR可通過(guò)建立系統(tǒng)噪聲模型,利用迭代計(jì)算的方法進(jìn)行抑制,得到清晰有效的圖像[8];(2)ASIR算法利用逐步迭代的方式對(duì)圖像信息不斷地檢驗(yàn)和修正,對(duì)噪聲進(jìn)行抑制,以得到清晰的圖像[9];(3)ASIR算法在保證空間分辨率的同時(shí),增加了密度分辨率,可有效達(dá)到降低圖像噪聲且保證圖像質(zhì)量的目的[10]。相關(guān)研究也得出了與本研究相似的結(jié)論,在王艷等人[11]的研究中得出,采用ASIR重建算法可有效提高圖像質(zhì)量,降低腹部CT掃描輻射劑量。而在束宏敏等人[12]的研究中可得出在泌尿系結(jié)石患者中行低劑量CT掃描可明顯降低輻射劑量,使用ASIR技術(shù)可明顯改善圖像質(zhì)量,滿(mǎn)足臨床診斷,具有較好的臨床可行性。由此可見(jiàn),ASIR算法技術(shù)可在臨床上推廣使用。

        綜上所述,ASIR算法在肺部低劑量CT掃描中具有降低圖像噪聲并提高其清晰度等優(yōu)點(diǎn),可滿(mǎn)足臨床診斷需求。

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