双能CT单能谱成像检测不同性质孤立性肺结节的实验研究

宋婷妮 曾勇明 周 旸 高志梅 周 蜜 王国树

作者单位：重庆医科大学附属第一医院放射科



双能CT单能谱成像检测不同性质孤立性肺结节的实验研究

宋婷妮 曾勇明 周 旸 高志梅 周 蜜 王国树

作者单位：重庆医科大学附属第一医院放射科

【摘要】目的：分析单能谱图像与孤立性肺结节检出率及其图像质量的关系。方法：采用男性胸部仿真体模，并随机置入不同密度（-800HU、-650HU与100HU）及大小（3mm、5mm、8mm、10mm、12mm）的球形模拟结节，使用西门子双源炫速CT（SOMATOM definition flash）双能量模式（80/140kV）对体模进行扫描，提取出不同能量水平的单能谱图像后对每组图像进行图像质量及结节检出率分析。分组1：每种密度结节中各包含5种不同直径结节各6枚，共计90枚；分组2：选取-650HU磨玻璃结节，每种直径结节各9枚，共计45枚。使用SPSS软件进行统计分析，结节的噪声、SNR、CNR采用ANOVA方差分析，若差异有统计学意义，则进一步进行两两对比（若方差齐则使用LSD检验，方差不齐使用Dunnett T3检验）；结节检出率的比较采用Fisher确切概率法。结果：-800HU、-650HU与100HU的模拟结节在不同单能谱图像上噪声、SNR及CNR的差异有统计学意义（P＜0．05），且通过绘制折线图发现在70keV图像上，各密度结节的噪声低而SNR、CNR最高；以70keV为对照组，65keV、75keV与70keV两两比较，相同密度结节图像噪声、SNR及CNR的差异无统计学意义（P＞0．05）； 在-650HU结节中，5种不同直径的结节在每个单能量水平图像上的噪声、SNR及CNR的差异均无统计学意义（P＞0．05）。在60～140keV图像上-800HU、-650及100HU结节检出率为100%，＞5mm的模拟结节在所有单能谱图像上均检出。在40和50keV图像上-800HU及3mm模拟结节检出率低于60～140keV（P＜0．05）。结论：胸部双能CT孤立性肺结节成像时，70keV时图像的噪声最小，其SNR与CNR最高；选择60keV以上单能谱图像可提高孤立性肺结节的检出率。

【关键词】双能CT；单能谱图像；肺结节

中国医学计算机成像杂志，2016，22：33-38

Chin Comput Med Imag，2016，22：33-38

Department of Radiology, the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University

Address: Department of Radiology, the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing 400016, P.R.C.

Address Correspondence to ZENG Yong-ming （E-mail: zeng-ym@vip.sina. com）

Foundation items: 1. The National key clinical specialist construction Programs of China No. ［2013］544; 2. The health bureau of Chongqing（08-2-29）

孤立性肺结节（solitary pulmonary nodules，SPN）的临床诊断及良恶性的鉴别是胸部影像学研究的重点与难点之一。对SPN的病因做出及时、准确的诊断能够极大地提高肺癌患者的生存率并改善预后。双能CT已成为近年来研究的热点，在自动去骨［1］、虚拟平扫［2-3］及尿路结石［4］等方面已有其优势。目前多数关于双能CT孤立性肺结节的研究以注射对比剂的虚拟平扫图像为主［2-3］。关于双能CT胸部平扫单能谱成像检测不同性质孤立性肺结节研究报道尚少。本文基于置入模拟结节仿真体模的双能CT扫描，以不同性质的球形模拟结节为研究对象，旨在分析单能谱图像与孤立性肺结节检出率及其图像质量的关系。

方 法

1．研究对象

日本公司生产的“Lungman N1”型男性胸部体模，大小约43 cm×40 cm×48 cm，胸围约94 cm，重约18 kg，包括仿真的胸壁、横膈膜、纵隔、心脏、肺及肺血管，均与实际人体组织的衰减性相同，胸腔内的肺血管之间的空间内包含空气。该体模双臂向上举起，体位与病人实际扫描时一致。

模拟球形结节表面光滑，分别有5种不同的直径（3mm、5mm、8mm、10mm、12mm）与3种不同的密度（-800HU、-650HU、100HU）（见图1）。

2．实验设备及方法

使用西门子双源炫速CT（SOMATOM definition flash）对体模进行扫描。2个X线管的电压分别设置为80kV/140kV，采用自动毫安秒（CARE Dose 4D）技术，准直 0．6 mm×128，旋转速度0．5s/r，螺距1，重建层厚与层间距为1mm，FOV 为350mm。

分组1（分析不同密度结节检出及图像质量与单能谱图像关系）：每种密度结节中各包含5种不同直径结节各6枚，共计90枚；分组2（分析不同大小结节检出及图像质量与单能谱图像关系）：选取-650HU磨玻璃结节，5种不同直径结节，每种直径各9枚，共计45枚。将球形模拟结节分别随机置入双肺，所有的结节都应附着于模拟肺纹理，不能附着于胸膜及胸膜下。每次按照预先设定的结节的组合随机放置于双肺的上、中、下肺野后进行扫描，每次扫描3次以排除误差影响。检查结束后换部位重新置入模拟结节后扫描。

在MMP4后处理工作站使用monoenergetic软件得到不同单能谱的图像（40keV、50keV、60keV、65keV、70keV、75keV、80keV、100keV、120keV、140keV）。

3．模拟结节评价

3．1双能量CT扫描不同大小、密度肺结节单能谱图像质量客观指标： 本研究选取已检出肺结节模型显示最大横截面中心勾画60%～70%结节面积的圆形ROI［5］分别测量结节及结节旁的正常肺组织CT值及其标准差SD值（保证在不同能谱图像上的同层面使用同样大小的ROI进行测量），均计算其平均值（肺结节及肺）。每次测量重复3次取其平均值。利用公式计算噪声、信噪比（signal noise ratio， SNR）、对比噪声比（contrast noise ratio，CNR）。噪声即为结节CT值的标准差值，

3．2双能量CT扫描不同大小、密度肺结节单能谱图像肺结节检出率： 由2名5年以上工作经验的放射科医师利用后处理工作站对不同单能谱图像进行评价：结节显示清晰则记为检出，未见显示、显示不清晰或者不能确定为肺结节则记为未检出。最后分别计算总检出率，每种直径结节的检出率以及每种密度结节的检出率：

检出率=检出结节个数/结节总数×100%

4．统计分析

使用SPSS软件进行统计分析，同一密度的结节10组不同单能谱图像及在同一单能量水平下-650HU 的5种不同直径的结节的噪声、SNR、CNR采用ANOVA方差分析，若差异有统计学意义，则进一步进行两两对比（若方差齐则使用LSD检验，方差不齐使用Dunnett T3检验）；10组不同单能谱图像的结节检出率采用Fisher确切概率法。

结 果

1．双能量CT扫描不同密度肺结节单能谱图像质量客观指标比较

方差分析结果表明：①-800HU、-650HU与100HU的模拟结节在不同单能谱图像上噪声、SNR 及CNR的差异均有统计学意义（P＜0．05），且通过绘制折线图发现在70keV图像上，各密度的结节的噪声低而SNR、CNR最高；②以70keV为对照组，65keV、75keV与70keV两两比较，相同密度结节图像噪声、SNR及CNR的差异无统计学意义（P＞0．05）； ③在-650HU结节中，5种不同直径的结节在每个单能量水平图像上的噪声、SNR及CNR的差异均无统计学意义（P＞0．05）。见表1、表2与图2。

2．双能量CT扫描不同大小、密度肺结节单能谱图像肺结节检出率比较

实验表明：①在60～140keV图像上-800HU、-650及100HU结节检出率为100%，大于5mm的模拟结节在所有单能谱图像上均检出。②-800HU模拟结节检出率比较，40keV及50keV检出率为73．3%，且与其余单能谱图像的检出率差异有统计学意义（P=0．003）；100HU与-650HU模拟结节检出率差异无统计学意义（P＞0．05）。③3mm模拟结节检出率比较，40keV及50keV与其余各单能谱图像的检出率差异有统计学意义（P ＜0．05）。40keV与50keV相比检出率的差异无统计学意义（P＞0．05），其中40keV检出率为44．44%，50keV检出率为55．56%；5～12mm模拟结节在各单能谱图像上检出率差异无统计学意义（P＞0．05），见表3。

图1 A．Lungman N1仿真体模躯干。B．肺血管及纵隔。 C．球形模拟结节。

图2 不同单能谱图像噪声（A）、SNR（B）、CNR（C）变化趋势。

表1 3种密度模拟结节不同单能谱图像客观指标比较（±）

表1 3种密度模拟结节不同单能谱图像客观指标比较（±）

注：-800HU、-650HU与100HU的模拟结节在不同单能谱图像上噪声的差异有统计学意义（P＜0．05）；◇：70keV图像上，各密度的结节的噪声低而SNR、CNR最高

单能谱值噪声　SNR　CNR -800HU　 -650HU　100HU　 -800HU　 -650HU　 100HU　 -800HU　 -650HU　 100HU 40keV　 282．42±65．40 307．62±54．06 358．91±54．08　 2．78±0．61　 1．91±0．39 0．52±0．16 1．11±0．36 2．58±0．85　 8．53±2．55 50keV　 175．15±42．27 203．07±59．39 208．64±39．54 4．81±0．99　 3．22±0．74 0．73±0．18 1．21±0．26 2．96±0．60 10．40±1．53 60keV　 108．87±31．24 113．64±37．65 133．62±34．85　 8．01±1．88　 5．96±1．40 1．02±0．40 2．94±1．11 6．48±2．21　 22．24±6．07 65keV　 87．20±24．74　 92．95±27．95 113．03±32．76 10．00±2．44　 7．28±1．56 1．15±0．40 3．79±1．49 7．94±2．74　 26．95±7．06 70keV　 78．90±20．79◇83．62±21．57◇99．83±22．51◇11．10±3．27◇8．16±2．10◇1．35±0．67◇4．24±1．55◇8．57±2．63◇29．44±7．47◇75keV　 81．07±16．60　 85．84±17．42 111．04±31．12 10．47±2．06　 7．87±1．72 1．08±0．37 4．20±1．43 8．50±2．17　 28．80±6．73 85keV　 95．51±16．56　 97．51±18．57 122．26±28．16　 8．78±1．44　 6．91±1．15 0．94±0．41 3．66±1．27 7．34±1．40　 25．04±5．44 100keV　 116．50±22．82 116．85±23．63 139．77±25．80 7．24±1．26　 5．82±0．94 0．79±0．44 3．00±1．13 6．00±1．01 20．85±4．36 120keV　 131．94±27．39 133．73±24．57 154．29±26．30　 6．39±1．15　 5．09±0．80 0．72±0．53 2．66±1．04 5．34±0．88　 18．70±3．86 140keV　 140．23±29．53 143．62±25．36 163．35±27．08　 6．01±1．10　 4．76±0．76 0．68±0．55 2．50±1．00 4．95±0．82　 17．65±3．63 F　46．872　58．275　75．835　27．08　35．847　 4．956　 11．264　 21．998　 27．235 P　0．000　0．000　0．000　0．000　0．000　 0．000　 0．000　 0．000　0．000

表2 5种直径（-650HU）模拟结节单能谱图像客观指标比较（）（以70keV为例）

表2 5种直径（-650HU）模拟结节单能谱图像客观指标比较（）（以70keV为例）

注：在-650HU结节中，5种不同直径的结节在每个单能量水平图像上的噪声、SNR及CNR的差异均无统计学意义（P＞0．05）

直径（mm）　　噪声　SNR　CNR 3 95．63±23．97　6．82±1．43　6．40±3．79 5 102．77±30．71　7．08±2．78　5．40±2．52 8 109．56±31．73　6．48±1．90　5．22±2．87 10　110．33±25．91　6．25±1．58　5．60±2．74 12　119．49±38．45　6．03±1．97　4．91±2．11 F 0．768　0．406　0．684 P 0．552　0．803　0．844

表3 双能量CT扫描不同大小、密度肺结节单能谱图像肺结节检出率（%）

讨 论

肺癌是全世界癌症致死的首要原因，肺癌每年的死亡人数超过了乳腺癌、结肠癌和前列腺癌的总和［6］。国际早期肺癌行动计划I-ELCAP（International Early Lung Cancer Action Program）已经证实I 期肺癌患者术后的10年生存率可达到88%［7］。肺癌的早期诊断是提高患者生存率的关键。孤立性肺结节（solitary pulmonary nodules， SPN）是指肺实质内单发孤立的圆形或类圆形、直径≤3 cm，不伴有肺不张、无淋巴结肿大或肺内其他异常的病变［8］，SPN包括肺癌、感染、转移瘤和良性肿瘤等，SPN的诊断及良恶性的鉴别是胸部影像学研究的重点与难点之一。因此，对SPN的病因做出及时、准确的诊断能极大地提高肺癌患者的生存率并改善预后。

双能CT（dual energy computed tomography，DECT）顾名思义使用了两种光子能量谱，因此也被称为能谱CT。目前，实现DECT成像并应用于临床的主要有快速管电压切换和双源CT两种技术。本实验使用双源CT，双源CT的双能技术采用两套呈正交排列的X线管-探测器系统，分别采用高低管电压（80kVp/140kVp），可同步扫描获得2套不同的采集数据，得到常规混合能量图像，并可通过后处理工作站的monoenergetic软件得到不同单能谱的图像（40～190keV，共151个连续能量图） ，且其辐射剂量与单能CT没有明显差异［9］。

单能谱图像是指处于某一能量水平的X线穿过物质后得到的衰减图像，对于同一能量水平的单能图像，物质的衰减系数取决于其本身密度，从而保证了同一物质衰减系数的恒定，可以避免硬化效应和容积效应，优化病灶与背景的对比度，可以提高小病灶和多发病灶的检出率［10］。不同能量水平的CT值反映病变在不同能量水平下的衰减系数，所以能谱曲线就反映了物质衰减系数随能量变化的关系。通过双能CT成像的单能谱图像、能谱曲线、碘基图像和碘物质定量分析，可以反映SPN的血供特点及增强幅度，有助于良恶性的鉴别诊断。

目前的研究已经证明了双能CT单能谱图像在优化显示腹部恶性肿瘤细小的供血动脉［11］、肝占位性病变［12］等方面的诊断应用价值，但关于双能CT胸部平扫单能谱成像检测不同性质孤立性肺结节应用与研究报道尚少，本研究基于置入模拟结节仿真体模的双能CT扫描，以不同性质的球形模拟结节为研究对象，旨在分析单能谱图像与孤立性肺结节检出率及其图像质量的关系。

由于低能量的X线其衰减以光电吸收为主，而高能量的X线衰减以康普顿散射为主。所以选择合适的单能谱水平对提高图像的质量以及病灶的检出是很有意义的。实验表明，各组的单能谱-800HU、-650HU与100HU的模拟结节在不同单能谱图像上噪声、SNR、CNR的差异有统计学意义（P＜0．05）。在70keV时各密度结节噪声最低 ，40～70keV范围内随着keV增加，在70keV后噪声随keV增加而增大；70keV时各密度结节的SNR及CNR最高，且SNR、CNR 在40～70keV范围内随着keV增加而增加，在70keV后随keV增加而减少。Yamada等［13］发现门脉期乏血供的肝转移瘤在大约70keV时（69～70 keV）CNR最高且肝实质的噪声最低。Lin等［14］认为70keV与传统混合能量图像（140kVp）相比可以同时减少射线硬化伪影及降低图像噪声（11%），且周旸等［15］研究提示在相同的辐射剂量下，DECT 70keV与120kVp图像具有相同的噪声水平。本研究结果显示在70keV时SNR、CNR最高，此时肺组织和结节之间的衰减差异达到最大而噪声值最低，图像质量最好。本研究也发现尚不能认为结节大小与图像质量客观指标有关，其原因在于各指标测量与计算均基于CT值，而相同密度不同大小结节CT值相差不大。

对于肺结节检出率， 3mm模拟结节在40keV及50keV检出率与其余各单能谱图像的检出率相比明显降低，且其差异有统计学意义（P＜0．05）。由于在40keV及50keV图像上噪声较大，图像质量粗糙，所以对于-800HU和-650HU的小结节显示欠佳，尤其是对极低密度的磨玻璃结节（-800HU）检出率较低，约73．33%，而在60～140keV范围内对于结节检出率是100%。因此，选择合适能量水平（60keV以上）的单能谱图像可以提高孤立性肺结节的检出率。

本实验局限性在于：①仿真体模仅能模拟健康的肺组织，而肺部病变如肺气肿、肺部炎症、肺纤维化等均可影响对肺结节的检测；②模拟球形结节边缘清晰光整、密度均匀，而实际病例中有些结节的形态不规则、密度不均匀，并可有分叶、毛刺征等。但本研究的结论对于了解不同密度、大小肺结节单能谱图像质量的变化趋势，以及单能谱图像与肺结节检出的关系，为临床合理运用单能谱成像仍然具有一定的指导意义。

参 考 文 献

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Virtual Monochromatic Spectral Imaging on Solitary Pulmonary Nodules：a Phantom Study

SONG Ting-ni，ZENG Yong-ming，ZHOU Yang，GAO Zhi-mei，ZHOU Mi，WANG Guo-shu

【Abstract】Purpose: To analyze the relationship between virtual monochromatic spectral （VMS） images and the detection rate of simulated solitary pulmonary nodules and image quality. Methods: The simulated pulmonary nodules ［diameter 3, 5, 8, 10 and 12 mm; CT densities -800, -650 and 100 Hounsfield Units （HU）］ were randomly placed inside an anthropomorphic chest phantom. The phantom was examined on SOMATOM definition flash with dual mode （80/140 kV）. The different levels of VMS image were reconstructed and the detection rate and image quality of each group were analyzed. Group 1: A total of 90 nodules included 6 nodules in each diameter and each density. Group 2: A total of 45book=39,ebook=39nodules included 9 nodules in each diameter, their CT density was -650 HU. The noise of nodules, SNR and CNR of the images were analyzed by one-way ANOVA; if there were significant differences, then the post hoc test was used （equal variance: LSD; unequal variance: Dunnett T3）; The detection rate of nodules was analyzed by Fisher's exact Test. Results: There were significant differences in the image noise of nodules, SNR and CNR for -800, -650 and 100 HU nodules among different levels of VMS images （P＜0.05）. VMS image at 70 keV yielded the lowest image noise of nodules and the highest SNR and CNR. However, there was no statistical significant difference in the image noise of nodules, SNR and CNR for the same density nodules between the 65 keV and 70 keV images （P＞0.05） or between the 75 keV and 70 keV images. There was no statistical significant difference in the image noise of nodules, SNR and CNR for each diameter nodules with CT density of -650 HU at the same level of VMS images （P＞0.05）. The detection rate of -800, -650 and 100 HU at 60-140 keV was 100%, ＞5mm nodules were all detected at different levels of VMS images. The detection rate of -800 HU and 3mm nodules at 40 and 50 keV was lower than that at 60～140keV （P＜0.05）. Conclusion: VMS image of chest DECT at 70 keV yields the lowest image noise of nodules and the highest SNR and CNR. Choosing VMS image of chest DECT higher than 60 keV can improve the detection rate of solitary pulmonary nodules.

【Key words】Dual energy CT; Virtual monochromatic spectral image; Pulmonary nodule

收稿时间:（2015.10.12;修回时间：2015.12.01）

基金项目：国家临床重点专科建设项目基金（国卫办［2013］544号）；重庆市卫生局科研基金（08-2-29）

通信作者：曾勇明（电子邮箱：zeng-ym@vip.sina.com）

通信地址：重庆医科大学附属第一医院放射科, 重庆 400016

中图分类号：R445.3

文献标志码：A

文章编号：1006-5741（2016）-01-0033-06