自适应滤波联合迭代重建在减轻下颈部CT伪影中的应用

金文凤，韩丹，江杰，蔡雅倩

颈部CT检查因射线通过肩胛部产生光子饥饿效应的原因，下颈部常出现条状伪影[1]而导致图像质量下降，甚至可能影响诊断。由于颈部存在甲状腺这一射线敏感器官[2]，不适合用加大辐射剂量的方法来解决该问题。使用迭代重建虽可以降低噪声、减少伪影，提高图像质量[3]，但减轻下颈部条状伪影的作用有限。CT的一种特殊重建算法——自适应滤波函数(adaptive filter，AF)能够有效地降低射线饥饿伪影对成像质量的影响。因此，本研究拟通过选取下颈部有光子饥饿效应的临床CT图像进行自身对照，评价AF联合迭代重建减少光子饥饿效应的可行性。

材料与方法

1.临床资料

搜集2018年1月-11月60例行颈部CT检查且图像有光子饥饿效应患者的影像资料，其中男32例，女28例；年龄6～78岁，平均(47.8±18.3)岁。纳入标准：颈部图像有条状伪影的病例(图像质量主观评分≤4分)。排除标准：有运动伪影或金属放射伪影的病例。

2.CT检查方法

采用联影128层UIH uCT760螺旋CT机，扫描范围自颅底至胸廓入口处，患者平卧于检查床板上，双手自然下垂，下巴抬高，扫描时不做吞咽动作。管电压120 kV，管电流180 mAs，打开管电流自动调制技术，窗宽350 HU，窗中心40 HU。利用原始数据重建四组图像，A组使用AF联合迭代算法KARL 3D进行重建，B组使用AF重建，C组使用KARL 3D重建，D组无AF无KARL 3D重建，层厚及层间距1 mm。

3.图像分析

根据伪影程度不同，采用五分制盲法评分[4]：1分，伪影极度严重，解剖结构显示不清，影响诊断；2分，伪影较重，解剖结构显示不清，影响诊断；3分，伪影稍大，解剖结构显示一般，基本满足诊断；4分，伪影较小，解剖结构显示较清晰，图像对比度及锐利度略差，达到诊断标准；5分，伪影小或无伪影，细微解剖结构显示清晰，达到诊断标准。由两名从事头颈影像诊断的高年主治医师分别独立进行评分，评分意见若不统一，请一位高级职称医师进行评分或者协商达成统一意见。

对四组图像中第Ⅵ区淋巴结及甲状腺病变形态特征的显示情况进行比较。分别记录四组图像中显示清晰及模糊的第Ⅵ区淋巴结组数，记录在发现的甲状腺病灶中位于D组伪影区的个数，以及在另外三组中是否得到改善。同样由两名从事头颈影像诊断的高年主治医师分别独立进行评价，意见不统一时，请一位高级职称医师进行评定或者协商统一意见。根据CT扫描后生成的辐射剂量报告，记录容积CT 剂量指数(CT dose index of volume，CTDIvol)。

4.统计学方法

采用Microsoft Excel 13.0建立数据库，SPSS 17.0软件进行统计学分析，Wilcoxon秩和检验比较等级资料图像分值及非正态分布计量资料SD及AI，秩变换分析法用于两组间比较；使用方差分析比较CT值，以P<0.05认为差异有统计学意义。两名观察者间的一致性采用Kappa检验，Κ>0.60认为一致性良好。

表2 四组图像CT值、SD及AI比较

注：#为F值，*为H值。

结 果

1.图像质量主观评价

两名观察者分别对四组的评分一致性良好，A组K值为0.74，B组K值为0.64，C组K值为0.72，D组K值为0.73。使用秩和检验及秩变换分析法比较四组图像组间主观评分，差异有统计学差异(P<0.05)，A组>B组>C组>D组(表1)。

2.图像质量客观评价

使用方差分析比较四组图像背部肌肉CT值及主支气管CT值，差异无统计学意义(P>0.05)。使用秩和检验及秩变换分析法对四组间图像SDnoise进行比较，差异均有统计学意义(P<0.05)，A组

表1 四组图像主观评分比较

注：H值=122.92，P值<0.05。

3.淋巴结、甲状腺病灶显示情况评价及辐射剂量

A、B、C、D四组清晰显示第Ⅵ区淋巴结比例分别为93.33%(56/60)，86.67%(52/60)，36.67%(22/60)，28.33%(17/60)。发现甲状腺病灶31个，有12个位于伪影区(D组)。经KARL 3D重建后，病灶显示无一例得到改善，经AF重建后有6例得到改善，经AF联合KARAL 3D重建后有8例得到改善(图1～2)。本组病例的平均CTDIVOL为(9.20±1.91)mGy。

讨 论

下颈部到肩部的过度区域在不同方向上的解剖差异较大，当X射线穿过锁骨、肩胛骨附近区域时，形成X射线高衰减区而产生相对噪声较大的投影，CT探测器在衰减较大的X轴方向和衰减较小的Y轴方向上收集到的信号差异就比较大。信号在两个方向上的噪声非常不一致，经过滤波反投影(filtered back projection，FBP)重建之后，这个噪声不一致的问题就会在图像上产生条状的伪影。更快的扫描速度，更薄的层厚，更低的辐射剂量是CT扫描技术的发展趋势，这些因素势必会带来光子饥饿效应的频繁出现[1]。针对这一问题，已有大量研究报道，其中之一是迭代算法(iterative reconstruction，IR)[6]。本研究C组使用了迭代算法KARL 3D重建图像，噪声水平有所下降，SDnoise较D组减低，但去伪影效果不佳，仍存在不满足诊断的图像(可诊断率83.33%)。分析其原因，迭代算法主要用于降低图像的整体噪声，提高图像质量[7]，降低噪声意味着提高图像的对比度分辨率，这势必会降低图像空间分辨率，迭代等级需要在图像对比度分辨率及空间分辨率之间作平衡。光子饥饿效应是量子噪声的极端情况，在只使用迭代算法的情况下去伪影效果并不理想。有研究表明使用迭代联合自动管电流调制技术能够减低CT辐射剂量，同时图像质量满足诊断要求[8]，但此技术会不可避免地遭遇瓶颈，即辐射剂量的降低势必会带来噪声增大，从而导致图像质量下降[9]。有学者通过改变体位来降低这类伪影：将一侧上肢上举使两侧肩关节不在一个水平面；或者外加手臂牵引装置等[10-11]，但有研究认为此类装置相比于患者自身将肩关节压低来说并没有优势[12]。此外，通过改变体位降低伪影的方法需要患者有较好的依从性。

对于由于光子饥饿效应引起条状伪影的校正，重点是对投影数据进行降噪，通过降噪算法抑制量子噪声从而达到抑制条状伪影的目的。20世纪90年代 Hsieh提出了用于降噪的自适应滤波函数，该技术只用于有光子饥饿效应的通道，并且平滑程度与各通道的信号强度呈反比，动态自适应地调整平滑处理等级[13]。目前各大CT设备制造商都开发了各自的自适应滤波，GE公司的MAR技术，Philips公司的adaptive filter自适应滤波，Siemens公司则把这一技术直接整合在重建算法中。李印生等[14]报道使用AF可降低金属伪影，陈梓嘉等[15]报道AF可有效平衡图像去噪和边缘保护，提高图像质量。本研究B组使用了AF重建图像， AI较D组明显减低，A组将以抑制伪影为主的AF和以降噪为主的KARL 3D联合，图像质量得到进一步提高，且CT值不受影响。本研究与Baum及李保磊等[16-17]的研究结果吻合，使用AF能够减轻肩颈部CT图像的光子饥饿效应，但他们的研究未从AF联合迭代去伪影效果及临床意义上作出分析。

图1颈部多发淋巴结。a)A组，评分5分，AI值13.80，VI区淋巴结显示清晰(箭)；b)B组，评分5分，AI值18.43，VI区淋巴结显示清晰(箭)；c)C组，评分3分，AI值29.20，VI区淋巴结显示一般(箭)；d)D组，评分3分，AI值37.53，VI区淋巴结显示一般(箭)。

图2甲状腺病变。a)A组，评分3分，AI值24.72，甲状腺左侧叶显示尚可(箭)； b)B组，评分3分，AI值29.34，甲状腺左侧叶显示尚可(箭)；c)C组，评分2分，AI值62.58，甲状腺左侧叶显示欠清(箭)；d)D组，评分1分，AI值71.71，甲状腺左侧叶显示欠清(箭)。

甲状腺及淋巴结是下颈部的重要解剖结构，甲状腺癌是头颈部肿瘤中最常见的恶性肿瘤，特别是近30年来，甲状腺癌的发病率呈持续快速增长趋势[18]。甲状腺癌中乳头状癌最为常见，颈部VI区淋巴结是甲状腺乳头状癌最常见的转移部位，VI区淋巴结清扫术是甲状腺乳头状癌手术治疗的关键环节[19]。而VI区淋巴结是颈部CT扫描射线饥饿伪影的主要影响区域，因此减少甚至消除此伪影有非常重要的临床意义。本研究显示AF联合迭代能清晰显示更多VI区淋巴结，并且改善位于伪影区域的甲状腺病灶的显示。

综上所述，AF联合迭代重建算法能有效减少甚至消除下颈部饥饿伪影，更清晰显示颈部的各解剖结构，特别是能清晰显示颈部淋巴结、甲状腺等重要解剖结构，提高医师诊断信心。