低剂量冠状动脉CT 结合基于模型的高级迭代重建技术在PCI 术后复查中的应用

张玲霞

（南京医科大学无锡医学中心医学影像科 江苏 无锡 214000）

经皮冠状动脉介入术（percutaneous coronary intervention，PCI）是指在冠脉置放支架以恢复心肌血流灌注，自问世以来，经过数十年的迅猛发展，已成为目前最为成熟和最常用的治疗冠心病的技术手段，可有效开通狭窄的冠脉，改善冠脉血流灌注，从而改善心肌缺血缺氧症状。但术后患者依然面临着支架内再狭窄问题，即使应用药物洗脱支架，仍有3%～10%的患者出现支架内再狭窄[1-2]。低剂量冠状动脉CT 是一种非侵入性检查，是通过使用X 射线成像技术检查冠脉状况的方法，现已大量应用于PCI 术后复查。但CT 的辐射以及低剂量带来的图像质量问题依旧是目前关注的重点。常用的低剂量冠状动脉CT 扫描技术是低管电压结合迭代重建，低管电压虽然可以降低辐射剂量，但也会增加图像背景噪声，影响图像质量[3]。而迭代重建不仅可以降低噪声，还能减轻金属支架的“光晕（blooming）”效应，是目前提高图像质量应用较多的方法[4]。基于模型的高级迭代重建技术（advanced modelled iterative reconstruction，ADMIRE）是冠状动脉CT 血管造影诊断中常用的技术，不仅可以解决迭代重建改变图像外观的可能，还能进一步减少辐射剂量。本研究观察了该技术结合低剂量冠状动脉CT 在PCI 术后复查中的应用。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2020 年1 月—2022 年12 月在南京医科大学无锡医学中心进行PCI 术后复查的患者86 例（共90 枚支架），其中男46 例，女40 例；年龄40 ～77 岁，平均年龄（56.78±6.78）岁；体质量指数18 ～30 kg/m2，平均（23.10±2.02）kg/m2。患者均对研究内容知情并签署知情同意书。纳入标准：①均为PCI 术后复查患者；②精神状态良好者；③无碘对比剂过敏；④无严重肾功能不全。排除标准：①严重心功能不全；②合并恶性肿瘤；③依从性较差者。

1.2 方法

86 例患者均行低剂量冠状动脉CT 扫描，操作如下。采用西门子Force 双源CT 机，患者仰卧，从气管分叉至膈肌下方1 cm 进行扫描，扫描参数：管电压、层厚、球管旋转时间、矩阵、准直器宽度、扫描长度以及视野分别为100 kV、0.6 mm、0.25 s、512×512、192 mm×0.6 mm、9.5 ～18.5 mm 以及250 mm×250 mm。采用造影剂触发扫描技术监测主动脉中心点，注射10 s后每1 s 监测一次，触发阈值为160 HU，达到阈值后嘱患者屏气5 s 开始扫描。采用双筒高压注射器于患者前臂静脉注射对比剂碘普罗胺注射液，注射速率为4.0 ～5.0 mL/s，注射剂量40 ～60 mL，注射完成后等速率注射0.9%氯化钠溶液20 ～30 mL。所得原始数据分别采用ADMIRE、滤波反投影算法、混合迭代算法重建。

1.3 观察指标

（1）图像质量评价

①主观评分：由2 名经验丰富的影像科医生采用双盲法对患者右冠状动脉、左冠状动脉前降支、回旋支图像质量进行评价，评价内容及分值见表1。②客观评价：测定三种重建方法同期相、同层面和同位置的横轴位图像，选择升主动脉根部，右冠状动脉，左冠状动脉前降支近、中、远3 段，冠状动脉左主干，左冠状动脉回旋支近远两段的轴位管腔及其心包脂肪作为感兴趣区，测量各段冠状动脉和心包脂肪的CT 值，然后以主动脉根部CT 值的标准差作为图像噪声值，背景为同层面左主干周围的心包脂肪CT 值。对比噪声比（CNR）=（CT主动脉-CT心包脂肪）/噪声值主动脉；信噪比（SNR）=CT主动脉/噪声值主动脉。

表1 评分内容

（2）支架可见内径及支架管腔衰减率

对支架内的血管做拉直处理，于轴面图像上分别测量近、中、远三个位置的可见内径，取平均值作为支架可见内径。支架管腔衰减率（SAIR）=（CT管腔-CT正常冠脉）/CT正常冠脉。

1.4 统计学方法

采用SPSS 21.0 统计软件分析数据，符合正态分布的计量资料以均数±标准差（±s）表示，采用t检验；计数资料以频数（n）、百分率（%）表示，采用χ2检验。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 三种图像重建方法主观图像质量评分比较

ADMIRE 处理后的图像噪声、管腔边缘锐利度、伪影以及图像整体质量评分均显著高于滤波反投影算法和混合迭代算法（P＜0.01），见表2。

表2 三种图像重建方法主观图像质量评分比较（±s，分）

表2 三种图像重建方法主观图像质量评分比较（±s，分）

注：t1/P1 为ADMIRE 与滤波反投影算法比较；t2/P2 为ADMIRE与混合迭代算法比较。

方法 例数 噪声 管腔边缘锐利度ADMIRE 86 4.34±0.50 4.42±0.56滤波反投影算法 86 3.78±0.45 3.45±0.78混合迭代算法 86 4.09±0.37 4.11±0.73 t1/P1 7.720/＜0.001 9.368/＜0.001 t2/P2 3.727/＜0.001 2.994/＜0.010方法 例数 伪影 图像整体质量ADMIRE 86 4.27±0.45 4.33±0.51滤波反投影算法 86 3.67±0.47 3.68±0.43混合迭代算法 86 3.90±0.56 4.03±0.47 t1/P1 8.551/＜0.001 9.036/＜0.001 t2/P2 4.776/＜0.001 4.011/＜0.001

2.2 三种图像重建方法客观图像质量比较

ADMIRE 处理后的图像左冠脉前降支远段CT 值、CNR 及SNR 均显著高于滤波反投影算法和混合迭代算法（P＜0.01），图像噪声值显著低于滤波反投影算法和混合迭代算法（P＜0.01），见表3。

表3 三种图像重建方法客观图像质量比较（±s）

表3 三种图像重建方法客观图像质量比较（±s）

注：t1/P1 为ADMIRE 与滤波反投影算法比较；t2/P2 为ADMIRE与混合迭代算法比较。

方法 例数 左冠脉前降支远段CT 值/HU 图像噪声值ADMIRE 86 467.45±20.45 23.45±3.56滤波反投影算法 86 370.89±19.34 35.56±5.34混合迭代算法 86 401.23±22.37 30.56±6.78 t1/P1 31.814/＜0.001 17.499/＜0.001 t2/P2 20.261/＜0.001 8.610/＜0.001方法 例数 CNR SNR ADMIRE 86 16.34±4.10 21.67±4.56滤波反投影算法 86 11.98±2.19 14.90±2.45混合迭代算法 86 13.67±2.12 17.90±3.56 t1/P1 8.699/＜0.001 12.128/＜0.001 t2/P2 5.364/＜0.001 6.043/＜0.001

2.3 三种图像重建方法支架可见内径及SAIR 比较

ADMIRE 处理后的图像的支架可见内径显著大于混合迭代算法（P＜0.01），SAIR 显著小于滤波反投影算法和混合迭代算法（P＜0.01），见表4。

表4 三种图像重建方法支架可见内径及SAIR 比较（±s）

表4 三种图像重建方法支架可见内径及SAIR 比较（±s）

注：t1/P1 为ADMIRE 与滤波反投影算法比较；t2/P2 为ADMIRE 与混合迭代算法比较。

方法 例数 支架可见内径/mm SAIR ADMIRE 86 1.96±0.40 0.39±0.12滤波反投影算法 86 1.87±0.43 0.58±0.24混合迭代算法 86 1.75±0.38 0.57±0.26 t1/P1 1.421/＞0.050 6.567/＜0.001 t2/P2 3.530/＜0.010 5.829/＜0.001

3 讨论

低剂量冠状动脉CT 扫描是PCI 术后复查常用的方法，可以清楚地观察到冠脉是否狭窄，是否有心肌桥、冠脉钙化及斑块等，从而为后续治疗方案的制定提供影像学依据。它与普通CT 相比，辐射剂量更小，但图像质量略差，在一定程度上可能会影响临床判断[5]。因此如何降低辐射剂量，又能保证图像质量，一直是临床关注的重点问题。低管电压技术虽然能够降低患者受检辐射剂量，但也面临着图像噪声增加的问题，而迭代算法的出现有效弥补了上述不足，对改善图像质量，帮助疾病诊断有着重要意义。

本研究显示，ADMIRE 重建后的图像质量主客观评价均优于滤波反投影算法和混合迭代算法（P＜0.05），表明ADMIRE 更有利于提高低剂量冠状动脉CT 的图像质量，这与以往研究一致[6]。究其原因，ADMIRE 是以结构性模型为基础，于重建过程中精准建立数据、图像的统计模型，并通过多次减少扫描模型与采集数据间的差异获得几乎零噪声的优质图像，且建立的图像噪声不会随着总辐射剂量的下降而升高[7]，与传统的滤波反投影算法相比，即使在降低70% 的辐射剂量基础上仍然能够获得较为优质的图像[8]。此外，ADMIRE 是结合解剖学与几何形态学，以X 线衰减的特性设计的模型，能够增强器官本身原有特性和优化功能，可以强化病变区域的病变特征[9]。与混合迭代算法相比，所获得的图像管腔边缘更锐利，伪影更少。庄德才等[10]比较了各算法对行冠状动脉CT 血管造影患者的影响，结果显示混合迭代算法组伪影、管腔边缘锐利度评分明显较低。可能是因为混合迭代算法在辐射剂量明显下降时，必须使用高级别迭代参数，但该参数又容易产生蜡样伪影，使管腔边缘锐利度下降，从而影响了整体图像质量。

ADMIRE 则是直接在原始数据域进行正投影，通过统计、扫描、光学锥形束和解剖学等模型，采集仿真的正投影和原始投影数据之间的差值，经校正得到新的种子图像，而后重复多次类似的迭代过程达到收敛，最终得到与原始数据差别最小的重建图像[11]。该过程不仅降低了图像噪声，改善了图像边缘锐利度，优化了投影空间和影像空间的图像质量，而且还大幅度提高了空间分辨率和密度分辨率，为支架内小内径管腔的显示以及腔内结构准确评估提供了支持。有研究指出，ADMIRE在显示内径小于4 mm 的细小血管时更优于混合迭代算法[12]。曹立坤等[13]报道指出，经迭代重建技术重建的图像的支架可见内径最大，且管腔受晕状伪影的影响更小，对于管腔的显示明显优于混合迭代重建法和滤波反投影法。本研究显示，ADMIRE 的支架可见内径显著大于混合迭代算法（P＜0.01），与上述观点有一致之处。Tatsugami 等[14]将管腔内径分为小于3 mm 组和大于3 mm组，发现ADMIRE 的支架可见内径明显优于混合迭代算法，受伪影的影响也更小。SAIR 是评估支架晕状伪影对管腔内显示的影响的指标，值越大说明支架晕状伪影对管腔内的显示影响越大，图像质量也越差。本研究中ADMIRE 的SAIR 小于其余两种算法（P＜0.05），表明该技术能够增强对支架管腔的显示，减少晕状伪影对其影响。

综上所述，在PCI 术后复查患者低剂量冠状动脉CT扫描中应用基于模型的高级迭代重建技术可以降低图像噪声，较好地显示支架内腔，提高图像质量，值得在临床中推广应用。