自适应统计迭代重建技术算法在头颅CT扫描降低噪声中的对比分析

姚洪祥，王新江，孙 红，惠 萍，崔志鹏，安宁豫

0 引言

目前，CT已经成为一种主要的医学放射暴露源。最新的流行病学证据表明，高剂量头颅CT的辐射会增加患白血病和颅脑肿瘤的风险[1-3]，所以寻找一种降低CT剂量的新方法是目前迫切需要解决的问题。CT最常用的重建算法是滤过反投影（filetered back projection，FBP）重建算法，该算法的特点是：当降低放射剂量时，图像信噪比会随之下降。而自适应统计迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）算法是最新的一种技术，与FBP算法相比，ASIR最大的优势是能在常规FBP算法表现为低信噪比时明显提高图像质量，也就是说ASIR能在低剂量扫描时提高图像信噪比，因此ASIR为临床低剂量扫描开辟了一种新途径。

对于 ASIR 算法，前人在胸部[4-6]、腹部[7-9]、心脏[10-11]及大血管[12]方面低剂量扫描进行了大量的研究并报道，而在颅脑方面的应用报道较少。本研究旨在发现ASIR在颅脑扫描中降低辐射剂量的证据。

1 资料与方法

1.1 研究对象

受试者来自于2011年3月至2013年5月解放军总医院门诊就诊患者，实验经解放军总医院医学伦理委员会批准。受试者均签署知情同意书。

纳入标准：CT检查示脑内无明确病变，能顺利并配合完成检查，签署知情同意书。

排除标准：CT检查结果证实有以下疾病：（1）脑血管病，如脑梗塞或脑出血病史等；（2）脑肿瘤，如脑原发肿瘤、转移瘤；（3）脑外肿瘤，如脑膜瘤等；（4）脑外伤；（5）异物；（6）其他颅内疾病。

1.2 研究方法

1.2.1 数据采集

采用型号为Discovery CT 750HD宝石能谱CT，对32例受检者进行头部扫描，年龄（74±16.48）岁。扫描条件120 kV、220mA，球管旋转1 s。轴扫，间隔：5mm，层厚：5mm，共 24张图像。

1.2.2 数据测量与处理

扫描结束后在双侧侧脑室最大层面重建图像，FOV 25 cm、层厚5mm、间隔20mm，共5层，分别将ASIR 值设定为 0%、20%、40%、60%、80%、100%重建图像，窗宽为100HU、窗位35HU。在一侧侧脑室内选取圆形感兴趣区（region of interest，ROI）（面积为9.9mm2，周长为7.8mm，像素点为30），测量不同的ASIR值时侧脑室脑脊液的CT值与标准差（如图1所示）。由2名高年资放射诊断科医生对数据进行测量，每一个数据测量2次后取平均值，采用双盲的方法记录数据。

1.2.3 统计学分析

应用统计学软件SPSS 13对数据进行统计学分析，首先检验病灶的CT值和标准差等数据是否符合正态分布，之后对数据进行t检验。

2 结果

当ASIR值为0%、20%、40%、60%、80%、100%时，侧脑室脑脊液的CT值SD分别为（4.706±1.192）、（3.466±0.872）、（2.8±0.761）、（2.284±0.618）、（1.784±0.547）、（1.425±0.507），各组间具有明显的统计学差异，P＜0.01，随ASIR百分比的增加，图像噪声水平明显降低。

图1 不同ASIR值颅脑CT图像质量对比

3 讨论

医用辐射已成为人类接受X线照射最大的来源。特别是近年来CT技术的发展，病灶的检出率大大增加，CT应用的范围也越来越广泛，导致CT检查次数在不断增加，从而引起辐射剂量的增加。CT产生的电离辐射具有潜在致癌的风险，会增加患白血病和颅脑肿瘤等恶性肿瘤发生的几率[1-2]，同时因CT扫描速度比较快，所以头部CT扫描临床应用也越来越多，进而带来的是放射剂量的危害也越来越严重。因此，当前降低CT辐射剂量、提高有效剂量是目前迫切需要解决的问题。

随着社会发展进步和人们生活水平的提高，人们越来越意识到放射防护的重要性。人们之前用了很多方法尝试降低头部扫描剂量[13-16]，如降低曝光量、遮挡腺体和眼睛等重要部位、自动球管电流调节、倾斜扫描架避免扫描眼眶等，这些方法能在一定程度上降低CT扫描剂量。此外，学者们还尝试在重建技术上降低辐射剂量，其中，临床上采用FBP重建算法时是通过降低曝光量而达到降低剂量的目的。但这种方法的局限性在于：该方法会导致图像噪声的增加和图像对比噪声比的下降。这是因为：FBP重建方法虽然速度较快，但是该方法要求每次投影测量数据都是精确定量和完全的，而FBP重建方法对噪声和伪影都很敏感，当辐射剂量降低或投影数据采集不足时，重建出的图像质量就会很差。因此，为了保证图像质量，采用FBP重建方法就不能大幅度地降低CT扫描的辐射剂量。

ASIR重建方法是一种较新的重建方法。该方法使用从FBP算法获取的图像信息作为图像重建的原始结构单元，通过建立系统噪声模型并且利用迭代方法加以抑制，从而得到更加清晰的图像。该方法是通过将FBP数据和ASIR数据按不同比例加权融合而达到不同程度的降噪效果。与FBP重建算法相比，AISR算法重建图像时图像噪声更低[17]。本研究就是依据这个原理进行研究的，研究结果证实了AISR重建算法能有效地降低图像噪声。结果显示，随着ASIR数据按不同比例加权的增加，图像对比越来越平滑，噪声越来越小。也就是说ASIR百分比的增加，图像噪声水平明显降低。提高ASIR权重值能够降低颅脑CT图像噪声，因此扫描时采用较高ASIR值重建图像具有降低射线剂量的作用。本研究结果为临床采用ASIR方法降低颅脑扫描剂量提供了理论依据。

本研究中，随着ASIR算法比例加权的增加，FBP算法比例加权降低，图像噪声降低。从这个角度上也说明，ASIR算法比FBP算法在降低图像噪声上更优越，是一种更好的降噪手段，对于降低辐射剂量更有效。在临床使用过程中，ASIR算法重建需要的时间很短（据文献报道不会超过5 min[18]），不会影响临床的效率，说明该算法有很好的临床可行性。

本研究采用图像中脑脊液作为测量对象，这是因为有研究对ASIR算法和FBP算法2组脑组织噪声差异进行对比发现，ASIR算法组脑脊液图像噪声明显下降，而脑白质、颅骨和空气的噪声对比2组没有差异[19]，原因是脑脊液密度接近于水的密度，且CT值相对比较恒定，不容易受其他因素的干扰。这里唯一需要考虑的是脑脊液流动伪影造成的影响，而双侧侧脑室内脑脊液相对流速较慢，就有效地避免了这个问题。颅骨和空气CT值变化较大，同时与其他组织相邻会有界面征，会给CT值测量带来麻烦。脑白质虽然没有颅骨和空气对于CT值影响那么大，但脑白质本身在不同部位和纤维束走行都会影响测量结果。综上所述，选择侧脑室脑脊液来测量CT值结果更科学。

本研究是ASIR技术在脑部CT扫描的初步研究，下一步我们将在测量剂量-长度积值、CT剂量指数、CT有效剂量等数据方面，对ASIR重建方法在脑部CT扫描中应用进行深入研究。另外，本研究样本量相对较小，积累数据采用大样本量研究是我们下一步研究的内容。再有，图像噪声的下降及剂量的降低是我们想要的，但是也不能一味地降低噪声和剂量，图像太过光滑会影响病变的检出率，也不能达到影像诊断的要求。所以，如何在降低噪声的同时又不影像图像诊断和如何达到最优化，是我们下一步要解决的问题。

[1] Hall E J，Brenner D J.Cancer risks from diagnostic radiology[J].Br J Radiol，2008，81（965）：362-378.

[2] Hall E J，Brenner D J.Cancer risks from diagnostic radiology： the impactofnew epidemiologicaldata[J].Br JRadiol，2012，85（1 020）：1 316-1 317.

[3] PearceM S，Salotti JA，LittleM P，etal.Radiation exposure from CT scans in childhood and subsequent risk of leukaemia and brain tumours： a retrospective cohort study[J].Lancet，2012，380（9 840）：499-505.

[4] Prakash P，KalraM K，Ackman JB，etal.Diffuse lungdisease： CTof thechest with adaptivest atisticalit erative reconstruction technique[J].Radiology，2010，256（1）：261-269.

[5] Prakash P，KalraM K，Digumarthy SR，etal.Radiation dose reductionwith chest computed tomography using adaptive statistical iterative reconstruction technique：initial experience[J].JComput Assist Tomogr，2010，34（1）：40-45.

[6] 贾楠，王新江，惠萍，等.适应性统计迭代重建技术降低胸部CT扫描剂量的初步临床研究[J].中国医学影像学杂志，2010，18（6）：551-553.

[7] Prakash P，KalraM K，Kambadakone A K，etal.Reducingab dominal CT radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction technique[J].InvestRadiol，2010，45（4）：202-210.

[8] Sagara Y，Hara A K，Pavlicek W，et al.Abdominal CT： comparison of low-dose CTwith adaptive statistical iterative reconstruction and routine-dose CTwith filtered back projection in 53 patients[J].Am J Roentgenol，2010，195（3）：713-719.

[9] Marin D，Choudhury K R，Gupta R T，et al.Clinical impact of an adaptive statistical iterative reconstruction algorithm for detection of hypervascular liver tumours using a low tube voltage，high tube currentMDCT technique[J].Eur Radiol，2013，23（12）：3 325-3 335.

[10] Leipsic J，Labounty TM，Heilbron B，etal.Adaptive statistical iterative reconstruction：assessment of image noise and image quality in coronary CT angiography[J].Am JRoentgenol，2010，195（3）：649-654.

[11] Gosling O，Loader R，Venables P，et al.A comparison of radiation doses between state-of-the-art multislice CT coronary angiography with iterative reconstruction，multislice CT coronary angiography with standard filtered back-projection and invasive diagnostic coronaryangiography[J].Heart，2010，96（12）：922-926.

[12] Cornfeld D，Israel G，Detroy E，et al.Impact of Adaptive Statistical Iterative Reconstruction（ASIR）on radiation dose and image quality in aortic dissection studies：aqualitative and quantitative analysis[J].Am JRoentgenol，2011，196（3）：336-340.

[13] Kanal K M，Vavilala M S，Raelson C，et al.Variation in pediatric head CT imaging protocols inWashington state[J].JAm CollRadiol，2011，8（4）：242-250.

[14] Udayasankar U K，Braithwaite K，ArvanitiM，etal.Low-dose nonenhanced head CT protocol for follow-up evaluation of children with ventriculoperitoneal shunt：reduction of radiation and effect on imagequality[J].Am JNeuroradiol，2008，29（4）：802-806.

[15] Hopper KD，Neuman JD，King SH，etal.Radioprotection to theeye duringCTscanning[J].Am JNeuroradiol，2001，22（6）：1194-1 198.

[16]Smith A B，Dillon W P，Gould R，et al.Radiation dose-reduction strategies forneuroradiology CTprotocols[J].Am JNeuroradiol，2007，28（9）：1 628-1 632.

[17] Silva A C，Lawder H J，Hara A，etal.Innovations in CT dose reduction strategy：application of the adaptive statistical iterative reconstruction algorithm[J].Am JRoentgenol，2010，194（1）：191-199.

[18] Leipsic J，Nguyen G，Brown J，etal.A prospective evaluation of dose reduction and image quality in chest CT using adaptive statistical iterative reconstruction[J].Am J Roentgenol，2010，195（5）：1 095-1 099.

[19] Vorona G A，ZuccoliG，Sutcavage T，etal.The use of adaptive statistical iterative reconstruction in pediatric head CT：a feasibility study[J].Am JNeuroradiol，2013，34（1）：205-211.