付芮,張成亮,沈云,陳大治,町田治彥,蔡磊

CT圖像重建算法是CT圖像生成的基礎(chǔ),與CT圖像質(zhì)量關(guān)系密切。目前,臨床上常用的圖像重建方式是自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction veo,ASIR-V)。然而,高迭代水平在降低圖像噪聲的同時(shí),會(huì)導(dǎo)致圖像過度平滑和蠟狀偽影,同時(shí)會(huì)降低圖像的分辨率[1-4]。近期,GE公司開發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的圖像重建(deep learning iterative reconstruction,DLIR)能夠有效地克服高權(quán)重迭代算法導(dǎo)致的過度平滑等問題,既能降低圖像噪聲,又能保持圖像紋理和較高的空間分辨率[5]。目前,對DLIR在降低圖像噪聲中的作用及相關(guān)臨床應(yīng)用的研究相對比較多,而對其在圖像分辨率方面的作用的相關(guān)研究比較少,尤其是體模實(shí)驗(yàn)。因此,本研究中使用JIS體模,通過主客觀指標(biāo)的評估及測量,對比傳統(tǒng)的迭代重建算法(ASIR-V)與不同等級的DLIR對圖像質(zhì)量(圖像噪聲和分辨率)的影響,并探討DLIR在降低掃描劑量方面的可能性。

材料與方法

1.檢查方法

使用GE Revolution Apex對分辨率體模(JIS體模)進(jìn)行掃描,JIS體模的外觀見圖1。掃描參數(shù):120 kV,0.5 s/r,探測器寬度80 mm,螺距0.992,層厚0.625 mm。分別采用常規(guī)劑量(A組)和低劑量(CTDI為mGy;B組)進(jìn)行掃描,A組和B組的容積CT劑量指數(shù)(volume computed tomography dosimetry index,CTDIvol)分別為11.50和4.22 mGy。A組原始數(shù)據(jù)采用常規(guī)臨床掃描時(shí)設(shè)置的30%權(quán)重的ASIR-V進(jìn)行圖像重建,B組采用濾波反投影(filtered back projection,FBP)、不同權(quán)重的迭代算法(30%-、60%-、90%-ASIR-V)及不同級別的DLIR(DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H)共7種算法進(jìn)行圖像重建。

圖1 JIS體模的外觀。

2.圖像質(zhì)量評價(jià)

將圖像傳輸至AW4.7工作站進(jìn)行觀察,窗寬400 HU,窗位35 HU。

客觀評價(jià):在JIS體模中的試管內(nèi)勾畫圓形ROI(面積135mm2),保證ROI在每層圖像及重建方式下形狀、大小和位置一致,測量各ROI內(nèi)的CT值及其SD(圖像噪聲),對每組圖像上每個(gè)ROI的數(shù)據(jù)均測量3次取平均值,并按照公式(1)計(jì)算圖像的SNR:

(1)

主觀評分:由3位具有5年工作經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)師對每組圖像的噪聲和分辨率(空間分辨率/密度分辨率)采用五分法進(jìn)行評價(jià),意見不一致時(shí)經(jīng)協(xié)商討論得出一致性評分。圖像噪聲的評分標(biāo)準(zhǔn):1分,太多噪聲;2分,超過接受程度的噪聲;3分,可以接受的噪聲;4 分,較少的噪聲;5分,非常少的噪聲。空間分辨率的主觀評價(jià)內(nèi)容包括圖像上各結(jié)構(gòu)的邊緣和清晰度,圖像密度分辨率的主觀評價(jià)包括圖像上各結(jié)構(gòu)形態(tài)、邊緣及與周圍的密度差,具體評分標(biāo)準(zhǔn):1分,完全不能辨認(rèn);2分,圖像部分勉強(qiáng)辨認(rèn);3分,圖像勉強(qiáng)辨認(rèn);4分,圖像基本清晰;5分圖像非常清晰。圖像評分≥3分為滿足臨床診斷要求。

3.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

使用SPSS 26.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。采用單因素方差分析比較不同重建算法下測量的試管內(nèi)CT值、SD及SNR,進(jìn)一步組間兩兩比較采用LSD檢驗(yàn)。以P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。主觀評分的一致性采用Fleiss Kappa檢驗(yàn),Kappa值<0.20為一致性差,0.21～0.40為一致性較差,0.41～060為一致性中等,0.61～0.80為一致性較好,0.81～1.00為一致性極好。

結(jié) 果

1.輻射劑量

A組常規(guī)劑量的CDTIvol值為11.5 mGy,B組低劑量的CDTIvol值為4.22 mGy,B組較A組下降了63.30%。

2.圖像質(zhì)量的客觀評價(jià)

A組常規(guī)劑量30%-ASIR-V算法和B組低劑量不同重建算法的重建圖像上體模試管內(nèi)CT值、SD及SNR測量結(jié)果詳見表1和圖2。A組常規(guī)劑量30%-ASIR-V算法和B組7種算法獲得的重建圖像上測得的CT值的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05);而SD和SNR的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001)。對SD和SNR進(jìn)一步進(jìn)行組間兩兩比較,不同權(quán)重ASIR-V和不同級別DLIR算法測得的SD均明顯低于FBP算法,SNR高于FBP算法,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。B組中,與30%權(quán)重(臨床掃描常用權(quán)重)ASIR-V相比,使用DLIR-L、DLIR-M和DLIR-H算法重建圖像的SD分別降低了15.39%、29.61%和45.11%;隨著ASIR-V權(quán)重或DLIR級別的升高,SD越低,SNR越高。在相同權(quán)重迭代算法(30%-ASIR-V)下,低劑量與常規(guī)劑量相比圖像的SD升高了68.33%,SNR降低了41.03%;但是,低劑量組采用DLIR-H進(jìn)行圖像重建后,與常規(guī)劑量組30%-ASIR-V重建圖像相比,SD下降了7.61%。

表1 A、B組不同重建算法下試管內(nèi)定量參數(shù)測量結(jié)果

3.圖像質(zhì)量的主觀評價(jià)

三位放射科醫(yī)師對A組和B組不同算法重建圖像上圖像質(zhì)量的主觀評分結(jié)果詳見表2。三位醫(yī)師對A組及B組中FBP、不同權(quán)重迭代算法(30%-ASIR-V,60%-ASIR-V,90%-ASIR-V)及不同級別DLIR算法(DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H)獲得的重建圖像上圖像噪聲和分辨率(圖像空間分辨率/密度分辨率部分)的主觀評分的一致性均較好(Kappa≥0.80,P<0.05)。圖像噪聲評分隨著ASIR-V的權(quán)重或DLIR級別的升高而降低,基本與客觀評價(jià)結(jié)果的變化趨勢類似;圖像分辨率評分隨著ASIR-V權(quán)重的升高而降低,但隨著DLIR級別的升高而升高(圖3～4)。與A組常規(guī)劑量的圖像質(zhì)量(噪聲和分辨率)相比,應(yīng)用DLIR能夠達(dá)到常規(guī)劑量掃描的圖像質(zhì)量,尤其是應(yīng)用高級別深度重建算法。

表2 A、B組不同重建算法下圖像噪聲、密度及空間分辨率的主觀評分

圖3 A組常規(guī)劑量30%-ASIR-V和B組低劑量不同重建算法獲得的JIS體模重建圖像。在相同算法(30%-ASIR-V)下體模內(nèi)各結(jié)構(gòu)的形態(tài)、邊緣及清晰度的顯示清晰度均低于常規(guī)劑量。體模內(nèi)各結(jié)構(gòu)的形態(tài)和邊緣在低劑量FBP圖像和不同權(quán)重ASIR-V重建圖像上均顯示欠清晰,而在DLIR-L、DLIR-M和DLIR-H圖像上顯示清晰。a)A組常規(guī)劑量30%-ASIR-V;b)B組FBP;c)B組30%-ASIR-V;d)B組60%-ASIR-V;e)B組90%-ASIR-V;f)B組DLIR-L;g)B組DLIR-M;h)、B組DLIR-H。

圖4 A組常規(guī)劑量30%-ASIR-V和B組低劑量不同重建算法獲得的體模重建圖像,在相同算法(30%-ASIR-V)下體模內(nèi)各結(jié)構(gòu)的形態(tài)、邊緣及清晰度的顯示清晰度均低于常規(guī)劑量。體模內(nèi)各結(jié)構(gòu)的形態(tài)和邊緣在低劑量FBP圖像和不同權(quán)重ASIR-V重建圖像上均顯示欠清晰,而在DLIR-L、DLIR-M和DLIR-H圖像上顯示清晰。a)A組常規(guī)劑量30%-ASIR-V;b)B組FBP;c)B組30%-ASIR-V;d)B組60%-ASIR-V;e)B組90%-ASIR-V;f)B組DLIR-L;g)B組DLIR-M;h)B組DLIR-H。

討 論

迭代重建算法是目前CT圖像的主要重建方法,通過改變權(quán)重達(dá)到不同程度的降噪效果,同時(shí)能提高圖像的對比度。但是一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)高權(quán)重迭代重建算法會(huì)改變圖像的噪聲幅度和紋理特征,出現(xiàn)過度平滑現(xiàn)象[1-4]。本研究結(jié)果也表明隨著ASIR-V的權(quán)重增加,圖像的噪聲(SD)降低,SNR升高,但是圖像的空間分辨率和密度分辨率的主觀評分明顯下降,圖像的噪聲評分變差,因此使用高權(quán)重迭代算法獲得的圖像質(zhì)量可能妨礙對圖像的理解,限制了高權(quán)重迭代重建的使用和其在臨床應(yīng)用中減少輻射劑量的潛力,所以在本院的臨床常規(guī)應(yīng)用中設(shè)置的ASIR-V的權(quán)重為30%。

DLIR算法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從數(shù)百萬個(gè)訓(xùn)練參數(shù)中對低噪聲、高分辨率的高劑量濾波反投影圖像紋理進(jìn)行比對合驗(yàn),直至輸出圖像與相同數(shù)據(jù)高劑量的圖像一致。杜煜等[6]在低輻射劑量條件下(CTDI從13.6 mGy降低60%至5.45 mGy)應(yīng)用DLIR可以使圖像達(dá)到常規(guī)劑量的圖像質(zhì)量。Cheng等[7]在CTU掃描中發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法可以明顯降低圖像噪聲,并在輻射劑量減少71%的情況下保持圖像質(zhì)量不變。Jiang等[8]研究證實(shí)使用DLIR進(jìn)行超低劑量(接近胸片劑量)CT掃描可以獲得接近常規(guī)劑量胸部CT掃描的圖像質(zhì)量,較迭代重建算法顯著提高了對結(jié)節(jié)檢出率、結(jié)節(jié)測量準(zhǔn)確性和結(jié)節(jié)惡性相關(guān)征象顯示。Li等[9]在進(jìn)行低劑量條件下提高增強(qiáng)腹部CT圖像質(zhì)量的可行性研究時(shí)發(fā)現(xiàn)當(dāng)輻射劑量降低57%,采用深度學(xué)習(xí)H檔進(jìn)行圖像重建時(shí)圖像噪聲較低,病變細(xì)節(jié)顯示良好。

本研究從主客觀兩方面采用了多項(xiàng)指標(biāo)來評估深度學(xué)習(xí)重建算法(DLIR)對圖像分辨率和噪聲的影響。從主客觀分析結(jié)果來看,隨著ASIR-V權(quán)重的增加,圖像的噪聲(SD)降低,SNR升高,但空間分辨率和密度分辨率的主觀評分明顯下降。臨床常規(guī)掃描權(quán)重30%-ASIR-V重建圖像的SD值為14.98±1.52,低劑量(CTDI從11.5 mGy減低63.30%至4.22 mGy)30%-ASIR-V重建圖像SD值為25.21±2.47,相比常規(guī)劑量圖像SD升高68.33%,從主觀評分結(jié)果看,在相同算法下輻射劑量降低,圖像噪聲增大,圖像分辨率降低。從客觀分析結(jié)果來看,同一劑量條件下,使用DLIR不同級別(L/M/H)進(jìn)行重建,與30%-ASIR-V圖像相比,SD分別降低了15.39%、29.61%和45.11%,而SNR值逐漸升高;從主觀評分結(jié)果來看,DLIR圖像的分辨率隨著DLIR級別的升高而升高,以DLIR-H為最佳;而降噪能力隨著DLIR級別的升高而增加,DLIR-H圖像的SD為13.84±1.42,較臨床常規(guī)掃描時(shí)30%-ASIR-V重建圖像的SD下降了7.61%,而且圖像質(zhì)量(噪聲和分辨率)能達(dá)到常規(guī)劑量的圖像質(zhì)量,上述研究結(jié)果與文獻(xiàn)報(bào)道基本一致[6-12]。

本研究的局限性:本研究中低劑量掃描條件僅設(shè)置了一組,并未研究使用其它降低輻射劑量的方法時(shí)DLIR對圖像質(zhì)量的影響;其次,本研究對象為體模,未涉及對病變的顯示情況進(jìn)行評估等內(nèi)容,而不同病種對圖像細(xì)節(jié)的要求可能有一定差異,故本研究結(jié)果在臨床驗(yàn)證中還可能存在一些差異。

綜上所述,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)重建算法(DLIR)獲得的圖像,要比傳統(tǒng)的ASIR重建圖像更有優(yōu)勢,尤其是有利于低劑量掃描時(shí)在保證圖像分辨率的同時(shí)有效減低圖像噪聲,為低劑量掃描提供了更廣泛的應(yīng)用場景。