迭代算法对腹部CT图像影响及降低剂量的研究

赵英明 邓克学 韦 炜 何 峰 罗英姿 姜 莉

近年来，随着MSCT在临床上的广泛应用，影像诊断水平亦大大提高，但CT的辐射剂量亦随之增加，其潜在危害及并发症也渐被人们所关注[1],辐射导致患者放射相关性疾病的风险也在增大。如何在保证图像质量、满足临床诊断需求的同时减少受检者的辐射剂量成为影像学一个新的、重要的研究课题和方向。扫描剂量的降低带来的是图像噪声和伪影的增加、对比噪声比的降低，从而降低了图像质量而影响诊断。腹部是临床最常见的CT检查部位。本研究中，笔者旨在研究在相同扫描条件下，利用FBP、50%ASiR和MBiR三种不同重组算法、不同层厚图像的噪声SD及对比噪声比CNR的比较，探讨MBiR在降低腹部扫描剂量方面的可行性。

方 法

1.一般资料

前瞻性收集2012年1月至2012年6月因不同疾病在我科行CT腹部平扫的成人患者68例纳入研究。其中男43例；女25例，年龄26～78岁，平均（59±10）岁。本研究获得我院伦理委员会通过，参加研究的患者均签署知情同意书。

2.检查方法

2.1 检查设备：采用GE宝石能谱CT（Discovery CT750 HD）

2.2 扫描参数：管电压120kV，管电流260mA 球管旋转时间0.8s/周，标准重建，层厚5mm 层间距5mm螺距1.375:1，FOV 50cm×50cm，DFOV 38cm×38cm扫描准直0.625mm×64。

2.3 重组方法：CT扫描结束后，将原始数据（Raw data）保存至移动硬盘并分别用FBP、50%ASiR和MBiR三种重组算法进行0.625mm、1.25mm、2.5mm和5mm不同层厚重组CT图像。

图1 三种不同重组算法0.625mm和5mm层厚冠状面重组图像。

3.图像质量评价及测量

将所有重组图像传输至GE AW4.5工作站，不同重组算法、相同层厚图像做为相互对比研究组，用compare软件保证所选择取数值的图像在同一层面上。测量并记录图像的噪声。在腰大肌密度均匀区域放置圆形ROI(面积为90mm2)，利用复制功能确保ROI 在相同对比组图像上位置和大小完全相同。

3.1 图像噪声及对比噪声比：以被测密度的标准差（standard deviation，SD）作为图像噪声（用SD表示），在胆囊层面的肝实质及右侧腰大肌分别放一圆形ROI，记录相应的CT值和SD值（分别用CT肝、SD肝和CT肌、SD肌表示）。各参数均在相同层面重复测量3次，取平均值作为最终结果，对比噪声比CNR计算公式为CNR=（CT—CT）/SD[2]。

肝肌肌

3.2 图像主观评分：图像质量由2名从事腹部影像诊断的高年资医师采用双盲法对所有图像进行独立评估，采取评分法（窗宽200Hu 窗位40Hu），参照Kalra等[3]的综合评分方法。

4.统计学方法

应用SPSS16.0统计学软件，采用配对样本t检验比较，每组不同重组算法、相同厚度图像的噪声、CNR和主观评价。P＜0.05为差异有统计学意义。

结 果

FBP、50%ASiR和MBiR三种不同重建算法在0.625mm、1.25mm、2.5mm和5mm四种不同层厚图像的噪声见表1,CNR见表2,两名医师对各组图像质量主观评分见表3，差异具有统计学意义（图1，2）。

从以上数据可以得出，利用MBiR重建的0.625mm图像大大降低了噪声，提高了CNR，可以替代传统FBP重组的5mm的图像，这样即提高了小病灶的检出率又使剂量的降低成为可能。

图2 三种不同重组算法0.625mm和5mm层厚横断面图像。

表1 三种不同重组算法不同层厚图像噪声SD值（±s） (单位：Hu)

表1 三种不同重组算法不同层厚图像噪声SD值（±s） (单位：Hu)

注：MBiR：基于模型的迭代重组算法；ASiR：自适应统计迭代重组算法；FBP：滤波反投影重组算法。MBiR在不同层厚相对于ASiR和FBP（P<0.01），具有明显差异性。而0.625mm的MBiR图像SD值与5mm的FBP图像相似(P>0.05) ，无差异性。

MBiR 50%ASiR FBP 0.625mm 10.9±1.4 22.4±3.6 32.1±5.5 1.25mm 9.4±1.1 18.6±2.3 27.4±3.9 2.5mm 8.5±0.9 14.0±2.3 17.9±3.0 5mm 6.6±1.1 9.7±1.5 10.5±2.1

表2 三种不同重组算法不同层厚图像对比噪声比CNR（±s）

表2 三种不同重组算法不同层厚图像对比噪声比CNR（±s）

注：同表1。MBiR在不同层厚CNR相对于ASiR和FBP（P<0.001），具有明显差异性。而0.625mm的MBiR图像CNR值与5mm的FBP图像相似(P>0.05) ，无差异性。

2.5mm 4.1±0.5 2.5±0.2 1.9±0.6 MBiR 50%ASiR FBP 0.625mm 3.2±1.0 1.6±0.8 0.9±0.2 1.25mm 3.7±0.6 2.0±0.4 1.3.±0.3 5mm 5.1±0.3 3.4±0.5 3.3±0.7

表3 三种不同重组算法不同层厚图像质量主观评分（±s）

表3 三种不同重组算法不同层厚图像质量主观评分（±s）

注：同表1。MBiR在不同层厚图像质量相对于ASiR和FBP（P<0.001），具有明显差异性。

MBiR 50%ASiR FBP 0.625mm 4.3±0.7 2.4±0.9 1.4±0.6 1.25mm 4.4±0.5 2.7±0.5 1.6.±0.5 2.5mm 5.0±0.0 3.8±0.4 3.0±0.4 5mm 5.0±0.0 4.8±0.5 3.7±0.4

讨 论

近年来，MDCT广泛应用的同时，X线辐射对人体的危害也越来越受到人们的重视。腹部CT检查是腹部疾病诊断常用检查方法之一，而且在增强扫描中往往需要多期扫描动态观察以帮助诊断，所以如何降低腹部CT的辐射剂量同时又不影响图像质量成为近年来研究的热点。

CT的辐射剂量与图像质量在一定范围内具有相关性，即剂量越高噪声就越低，图像质量相对越好[3]。而影响CT辐射剂量的诸多因素中包括：管电压、管电流、曝光时间、扫描范围、螺距、X射线能量分布及准直器大小等。在传统有关降低辐射剂量的研究中常采用降低管电压和管电流来实现，并且也取得了一定的研究成果[4]。本研究是旨在通过改变CT重建算法来降低CT辐射剂量的可行性研究。传统FBP算法是一种解析重组算法，自CT应用以来一直被商业CT广泛应用[5]，是CT图像重组算法的基础和“金标准”[6]。其优点是重组速度快，但它要求投影数据完备并且精确定量，该算法易受统计波动的影响，对噪声和伪影都非常敏感，投影数据量如果不足时，重组的图像质量就会明显下降。并且FBP算法为了更加易于操作，做了很多简化和假定，包括测量信号不含有光子统计错误和电子噪声、X射线球管的焦点是无穷小点、探测器模型也由位于每个单元中心的点构成、重组的体素是没有形状和大小的点。由于忽略了光学系统中真实的几何因素和统计噪声，FBP算法并不是一个精确的CT图像重组方法。并且由于FBP算法需要完备的数据，相应地也就要求较高的剂量。在目前剂量问题日益引起公众重视的今天，FBP算法显然已经不能完全满足临床的需要。

为了克服FBP重建技术设计的缺陷，人们开始研究更能还原CT数据采集过程的迭代重建 (iterative reconstruction, IR) 技术，新一代ASiR技术克服了传统FBP重组技术的不足，通过建立噪声性质的系统统计模型和被扫描物体的系统光学模型，用迭代计算方法达到高的图像分辨率，并有效降低噪声，可解决FBP因剂量降低产生的噪声问题[7]；所需的投影数少，具有可在数据不完全和低剂量条件下成像的优点[8]。Marin等[9]应用ASiR技术在腹部扫描的研究中，与常规剂量FBP相比ASiR技术可使剂量降低约50%。，图像质量不受影响且噪声更小[8-9]。但该技术的一个不足之处是计算量太大，重组时间非常长。

继ASiR迭代重组技术取得良好的临床应用之后。随着硬件条件的发展，基于模型迭代重组技术（model-based iterative reconstruction，MBiR）也开始逐步走入临床应用。MBIR技术在原始数据空间的迭代过程中，除了建立系统统计模型之外，还建立了系统光学模型，体素、X线初始位置和探测器几何因素均纳入模型之中，更加真实地还原了X线的物理投射过程。但MBiR由于计算量大还不能常规应用到临床中。

本研究在相同辐射剂量情况下，采用三种重建算法从0.625～5mm不同层厚图像噪声SD，MBiR / FBP平均降低55.5%，ASiR / FBP平均降低23.8%；CNR在不同层厚MBiR / FBP平均提高165.8%， ASiR / FBP平均提高41.9%；图像质量在不同层厚MBiR / FBP平均提高159.3%，ASiR / FBP平均提高82.5%。本研究的不足之处：①样本量小，需要更大样本来证实；②仅选取了腹部平扫，没有对其他部位（如头、胸、骨骼等）图像的优化有待研究；③没有按照年龄或BMI进行分组研究。但三种重组算法共同趋势是MBiR相对于ASiR和FBP层厚越薄图像改善越明显。

综上所述，在三种重组算法中，MBiR图像噪声最低，CNR最高，能很好地显示图像的细节，尤其是在更薄层的图像上显示更加清晰，图像质量更加优化。利用MBiR重组的0.625mm图像大大降低了噪声，提高了CNR，可以替代传统FBP重组的5mm图像。此外，MBiR技术通过降低图像噪声获得剂量上的优势，即可在相同噪声水平下大大减少辐射剂量，这将在临床上会得到更广泛的应用，尤其对小病灶的检出和婴幼儿的检查。

[1] 秦维昌，刘传亚，元恒涛.重视医用X线检查低剂量成像方法学的研究. 中华放射学杂志，2008,42:1013-1014

[2] Marin D, Nelson RC, Schindera ST,et al. Low-tube-voltage,hightube-current multidetector abdominal CT: Improved image quality and decreased radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction algorithm—initial clinical experience.Radiology,2010,254:145-153

[3] 胡敏霞，赵 新，宋俊锋，等.64层螺旋CT腹部扫描参数优化的初步研究.中华放射学杂志，2011，45:264-269

[4] 李玉华, 柏 梅, 李惠民, 等. 颅颈C T 血_竹造影的低kV 技术评价. 中国医学计算机成像杂志, 2011, 17: 529-532

[5] Pan X, Sidky EY, Vannier M. Why do commercial CT scanners still employ traditional, filtered back-projection for image reconstruction? Inverse Probl, 2009,25:1230009

[6] Wang G,Yu H,De Man B. An outlook on x-ray CT research and development. Med Phys, 2008,35:1051-1064

[7] Silva AC, Lawder HJ, Hara A, et al. Innovations in CT dose reduction strategy: Application of the adaptive statistical iterative reconstruction algorithm. AJR, 2010,194:191-199

[8] Hara AK, Paden RG, Silva AC, et al. Iterative reconstruction technique for reducing body radiation dose at CT: Feasibility study.AJR, 2009, 193:764-771

[9] Singh S, Kalra MK, Heieh J, et al. Abdominal CT: Comparison of adaptive statistical iterative and filtered back projection reconstruction techniques. Radiology, 2010,257:373-383