双能量CT不同图像融合技术在胃癌中的初步应用

Preliminary Application of Different Image Fusion Technology in Dual Energy CT for Improving Visualization of Gastric Cancer

王 玮 WANG Wei郭小超 GUO Xiaochao王霄英 WANG Xiaoying刘建新 LIU Jianxin杨俊哲 YANG Junzhe

论著

双能量CT不同图像融合技术在胃癌中的初步应用

Preliminary Application of Different Image Fusion Technology in Dual Energy CT for Improving Visualization of Gastric Cancer

王 玮 WANG Wei
郭小超 GUO Xiaochao
王霄英 WANG Xiaoying
刘建新 LIU Jianxin
杨俊哲 YANG Junzhe

作者单位北京大学第一医院医学影像科 北京100034

目的常规CT胃癌病灶对比度欠佳，本研究探讨双能量CT图像融合技术在提高胃癌对比度中的应用价值。资料与方法回顾性分析30例胃癌患者的腹部双能量CT增强图像，将双能量图像进行线性及非线性融合，比较100 kVp、140 kVp及各组融合图中胃癌-正常胃壁对比度及对比噪声比（CNR），并对图像质量进行主观评价。结果100 kVp、140 kVp及3组线性融合图胃癌对比度及CNR比较，差异有统计学意义（F=29.6、26.1，P＜0.001），M=0.7时线性融合图的CNR最大。3组非线性融合图胃癌对比度及CNR比较，差异有统计学意义（F=268.5、49.5，P＜0.001），BW=0HU时图像具有最大对比度及CNR。与线性融合图相比，BW=0HU非线性融合图对胃癌的对比度提高36%，CNR提高47%。图像主观评价中，BW=0HU非线性融合图被最多选为适于胃癌病灶观察的图像。结论BW=0HU非线性融合图可以提高胃癌病灶的显示效果，对于胃癌准确分期有潜在的临床价值。

胃肿瘤；体层摄影术，X线计算机；图像处理，计算机辅助；质量控制

胃癌是世界范围内第四大常见恶性肿瘤[1]，胃癌与正常胃壁的良好对比度是评价病灶的基础。常规CT增强扫描胃癌与正常胃壁对比度较小，故提高胃癌的对比度对于影像评价非常重要。近年，双能量CT在临床上广泛应用，其扫描得到的两组图像各具优劣势，低管电压可以提高图像对比度，但图像噪声增大；高管电压降低了图像噪声，但也降低了图像对比度，而融合图像在一定程度上平衡了上述两组图像的优缺点。既往研究报道了双能量CT融合技术在提高病变对比度方面的应用价值[2-5]，而图像融合技术在胃癌中的应用鲜有报道。因此，本研究拟评价双能量CT不同图像融合技术在提高胃癌对比度中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性分析2014年4—7月在北京大学第一医院因胃癌行腹部CT增强扫描的30例患者，均经胃镜活检证实为胃癌，且未行治疗，其中男24例，女6例；年龄39～80岁，平均（61±11）岁；体重指数（24±4）kg/m2；病灶部位：贲门癌12例，胃底部癌1例，胃小弯癌4例，胃大弯癌3例，胃窦部癌10例。本研究经北京大学第一医院伦理委员会审核批准，患者扫描前均签署知情同意书。

1.2 CT扫描 采用Siemens Somatom Definition Flash第二代双源CT机，患者检查前空腹4～6 h，扫描前饮水约1000 ml充盈胃腔。所有患者行三期扫描，第一期为平扫，范围包括整个胃腔，扫描参数：管电压120 kVp，有效电流200 mAs，准直器128×0.6 mm，螺距0.6。然后行增强扫描，采用双筒高压注射器，经右侧肘前静脉注射非离子型对比剂碘帕醇（320 mgI/ml），注射速度3.0ml/s，对比剂用量为1.5 ml/kg，然后以相同速度注射生理盐水30 ml。分别于注射对比剂后40 s、70 s行动脉期及门静脉期双能量扫描，动脉期扫描范围为整个胃腔，门静脉期扫描范围为膈顶至耻骨联合下缘，扫描参数：管电压：A管100 kVp，B管Sn 140 kVp，参考管电流分别为230 mAs、178 mAs，准直器128×0.6 mm，螺距0.6。所有数据采集均采用实时动态曝光剂量调节（Care DOSE 4D，Siemens Medical Solutions）。

1.3 图像后处理 选择病灶强化显著的时期进行图像重建，其中动脉期11例，门静脉期19例。将重建kernel值为D30f、层厚0.75 mm、层间隔0.5 mm的100 kVp和140 kVp图像进行M=0.3、0.5、0.7（100 kVp所占比例分别为30%、50%、70%）的线性融合，共得到3组线性融合图像（linear blending，LB：0.3LB，0.5LB，0.7LB）。

将双能量图像传送至MWWP工作站，应用双能量分析中的“Optimum contrast”软件进行非线性融合。非线性融合是将100 kVp和140 kVp根据每个像素的CT值进行不同比例的融合，从而增加高CT值组织的对比度、同时减少低CT值组织的噪声。该融合模型包含2个参数：融合中心（blending center，BC）和融合宽度（blending width，BW），如果某像素CT值＞BC+BW/2，将会以100 kVp进行重建；如果CT值＜BC－BW/2，将会以更高比例的140 kVp重建；如果某像素CT值介于BC±BW/2的范围内，随着CT值的增加，则100 kVp与140 kVp呈近似线性融合，直到100%比例100 kVp的图像用于重建。根据非线性融合原理及既往研究[4,6-8]，BC应置于2个感兴趣区（ROI）CT值之间。因此，本研究将BC设置为胃癌与正常胃壁CT值平均值位置，BW分别设置为0、250 HU、500 HU。最终可以得到3组非线性融合图像（nonlinear blending，NLB：NLB1，NLB2，NLB3）。

1.4 图像分析 将100 kVp、140 kVp和6组融合图像调入Viewing软件，利用复制-粘贴功能将同样ROI置入8组图像同层面同部位，测量并记录胃癌病灶、正常胃壁CT值及前腹壁皮下脂肪的标准差。胃癌病灶及正常胃壁ROI面积为10～20 mm2，腹壁ROI面积为50 mm2。病灶对比度定义为CT值胃癌－CT值正常胃壁。病灶对比噪声比（CNR）定义为病灶对比度/标准差皮下脂肪。选择CNR最高的非线性融合图作为最佳非线性融合图。将皮下脂肪CT值的标准差作为图像背景噪声。

1.5 图像主观评价 由1名主任医师和1名主治医师对最佳非线性融合图及3组线性融合图（M=0.3、0.5、0.7）采用盲法进行主观读片评价，根据图像质量、病灶显示情况选出主观上最适合观察胃癌病灶的图像。2名医师判断不一致时协商达成统一。图像的窗宽及窗位根据阅片者习惯进行调节。

1.6 统计学方法 采用SPSS 17.0软件，100 kVp、140 kVp、3组线性融合及3组非线性融合图像病灶对比度、CNR及背景噪声比较采用方差分析，组间比较采用t检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 图像客观评价 100 kVp、140 kVp、3组线性融合及3组非线性融合图像共8组图像中胃癌病灶对比度、CNR及图像背景噪声见表1及图1。3组非线性融合图胃癌病灶对比度及CNR比较，差异均有统计学意义（F=268.5、49.5，P＜0.001），随着BW的增大，胃癌病灶对比度及CNR递减，BW=0HU时，胃癌病灶对比度及CNR最大，故将BW=0HU的非线性融合图作为最佳非线性融合图。BC为（72.3±9.6）HU。

100 kVp、140 kVp及3组线性融合图像中胃癌病灶对比度及CNR比较，差异均有统计学意义（F=29.6、26.1，P＜0.001），其中M=0.7时胃癌病灶对比度及CNR最大。与线性融合图相比，最佳非线性融合图病灶对比度及CNR进一步提高，NLB1较0.7LB病灶对比度提高36%，CNR提高47%，差异均有统计学意义（t=17.4、8.5，P＜0.001）。

图1 双能量CT不同融合方法胃癌-正常胃壁CNR

表1 双能量CT不同融合方法胃癌病灶对比度、CNR及背景噪声比较

2.2 图像主观评价 主观评价病灶结果显示，24例（80%）患者最佳融合图最适合于胃癌病灶观察，3例（10%）患者M=0.7图像适合于病灶观察，3例（10%）患者M=0.5图像适合于病灶观察。图2和图3为2例胃癌患者双能量CT图像应用不同融合方法的融合后图像示例。

3 讨论

双能量CT应用广泛[9-10]，临床工作中通常将双能量图像进行融合后分析。对于100 kVp和140 kVp双能量图像，线性融合因子0.5（100 kVp和140 kVp各占50%比例）为系统默认融合方法。既往鲜有关于双能量CT不同融合技术对于胃癌病灶显示情况的研究，同时不同融合参数对于图像的影响尚未明确。本研究通过比较不同融合技术和参数，发现双能量CT融合图像可以提高胃癌相对于正常胃壁的对比度。

对于线性融合而言，随着融合权重的增大，胃癌对比度逐渐增大。胃癌CNR先逐渐升高，而后又逐渐降低，当融合权重为0.7时，胃癌CNR最大，大于临床常规用于诊断的融合权重为0.5的线性融合图。对于非线性融合，当BC位于胃癌与正常胃壁CT值均值时，随着BW的增大，胃癌病灶CNR逐渐减小，因此较窄BW（BW=0HU）的非线性融合图具有最大的CNR，且其明显高于融合权重为0.7的线性融合图，胃癌对比度提高36%，CNR提高47%，进一步提高了胃癌病灶的可见度。

主观评价得到类似的结果，非线性融合图被最多选为适合病灶观察的图像。100 kVp图较140 kVp图具有更高的对比度，理论上非线性融合技术使得相对高CT值的胃癌灶倾向于100 kVp，而使得相对低CT值的正常胃壁倾向于140 kVp，从而提高了两者的对比度，本研究所得结果也印证了非线性融合技术的基本原理。

图2 男，58岁，胃贲门及小弯癌。A～D为腹部CT增强扫描门静脉期融合图像（窗宽400 HU，窗位100 HU）。A：0.3LB；B：0.5LB；C：0.7LB；D：最佳非线性融合图。箭示胃癌。由图可见小弯侧胃壁局限性增厚伴强化，随着线性融合权重的增大（A～C），病灶强化对比度逐渐明显。最佳非线性融合图（D）病灶具有最大对比度，清晰显示癌灶

图3 男，52岁，胃窦癌。A～D为腹部CT增强扫描动脉期融合图像的矢状位MPR图像（窗宽400 HU，窗位100 HU）。A：0.3LB；B：0.5LB；C：0.7LB；D：最佳非线性融合图。箭示胃癌。由图可见胃窦壁增厚，壁内可见不规则强化区。随着线性融合权重的增大（A～C），病灶强化对比度逐渐明显。最佳非线性融合图（D）病灶具有最大对比度，清晰显示癌灶范围及轮廓

目前对于双能量CT不同融合方式的研究很多。对于线性融合而言，随着融合权重的增大，100 kVp所占比例增大，图像对比度和噪声均增高，而最大CNR会出现在中间某个融合权重因子上，既往关于最佳线性融合比例的研究提出了不同的推荐线性融合参数[3,11-12]，包括0.5、0.6、0.7。对于胃癌，本研究推荐的线性融合权重因子为0.7，该融合图像具有最佳病灶对比度及CNR。非线性融合包含2个参数：BC和BW，BC决定曲线的位置，BW决定曲线的斜率，非线性融合参数的设定不是一成不变的，而是具有组织特异性，根据所研究疾病不同而有所变化[2-3,11,13]。既往关于非线性融合的研究提出了推荐的非线性融合参数，认为BC应置于想要提高对比度的2个感兴趣区的CT值之间[14-15]，而对于BW大多数研究推荐窄宽重建[7-8,16]，该结论与本研究结果一致，当BW为0HU时，胃癌病灶对比度及CNR最大。然而，Kim等[3]的研究认为BW不应该过小，该研究提出窄宽融合类似于双极融合，无法充分利用非线性融合的优势，但该研究并未给出相应的数据支持。尽管如此，目前尚无公认的双能量CT非线性融合参数的标准，有待更多研究探讨双能量非线性融合参数的选择。

本研究的局限性在于：①本研究仅评价不同融合技术在胃癌对比度方面的差异，并未与手术病理结果进行对照分析。提高病灶对比度是病变评价的基础，未来的研究方向是评估不同融合方法对于胃癌分期准确性的影响，以更好地解决临床问题。②根据研究者的经验，对于非线性融合，需要胃癌与正常胃壁间存在一定的密度差异，才有可能通过非线性融合技术提高病灶CNR。如果胃癌与正常胃壁CT值相似，非线性融合技术将不一定会提高病灶CNR。

总之，对于线性融合，较高的融合权重因子（M=0.7）可以较常规应用的M=0.5提高胃癌病灶的对比度。非线性融合技术较线性融合进一步提高了病灶对比度，当BC置于胃癌与正常胃壁CT值中间值时，较窄的BW（BW=0HU）具有最高的病灶对比度。

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（本文编辑 张春辉）

PurposeConventional gastric CT provides poor contrast for gastric cancer lesions,the purpose of this study is to investigate the application value of dual energy CT image fusion technology in the improvement of lesion contrast in gastric cancer.Materials and MethodsAbdominal dual energy contrast-enhanced CT images of 30 gastric cancer patients were retrospectively analyzed,dual-energy images were reconstructed with different linear and nonlinear fusion settings,contrast between lesions and normal gastric wall,lesion contrast to noise ratio (CNR) were compared among 100 kVp,140 kVp and different fusion groups,and image quality was evaluated subjectively.ResultsThere were statistically significant differences among the gastric cancer contrast and CNR of 100 kVp,140 kVp and three linear blending images (F=29.6 and 26.1,P＜0.001),with M=0.7 linear fusion group showing the highest CNR. The gastric cancer contrast and CNR was significantly higher with a bandwidth (BW) of 0HU when compared among the three groups of nonlinear blending images (F=268.5 and 49.5,P＜0.001). Moreover,the nonlinear group with a width of 0HU had a 36% and 47% increase in lesion contrast and CNR over that of a linear blending image. In the subjective evaluation of images,the BW=0HU nonlinear fusion image was most frequently estimated as the most preferred images for lesion observation of gastric cancer.ConclusionNonlinear blending with a BW of 0HU improves display of gastric cancer,and has the potential clinical value to increase the accuracy of staging.

Stomach neoplasms; Tomography,X-ray computed; Image processing,computer-assisted; Quality control

10.3969/j.issn.1005-5185.2015.12.018

王霄英

Department of Radiology,Peking University First Hospital,Beijing 100034,China

Address Correspondence to: WANG Xiaoying E-mail: cjr.wangxiaoying@vip.163.com

R735.2；R730.42

2015-05-03

修回日期：2015-09-18

中国医学影像学杂志2015年第23卷12期：947-950

Chinese Journal of Medical Imaging 2015 Volume 23(12): 947-950