姜露 胡智軍 李豆 賈永軍 魏東紅 郭江 韓冬 劉振堂

以往頭顱CT掃描由于設(shè)備硬件條件、迭代算法、頭顱解剖結(jié)構(gòu)的限制，圖像質(zhì)量和輻射劑量一直是大家非常關(guān)注的問(wèn)題［1］。隨著近幾年CT設(shè)備不斷更新，多模型迭代算法不斷發(fā)展，為低劑量頭顱CT掃描檢查提供可能［2］。本組研究主要探討低劑量頭顱CT掃描聯(lián)合第三代多模型迭代算法ASIR-V技術(shù)，獲得最佳診斷圖像質(zhì)量與Post-ASIR-V權(quán)重相關(guān)性研究。

資料與方法

1.患者資料

前瞻性選取2018年3月～2018年4月體檢者60例。男42例，女18例，年齡23～62歲，平均（38.46±8.46）歲。將60例隨機(jī)分為A、B兩組，每組30例（表1）。

表1 患者一般資料及輻射劑

2.掃描設(shè)備及方法

掃描設(shè)備：采用GE Revolution CT進(jìn)行掃描。

掃描方法：患者仰臥，頭先進(jìn)，掃描基線為聽(tīng)眥線，從顱底掃描到顱頂，腦窗觀察圖像。掃描條件A組120 kV，固定毫安280 mA并采用FBP進(jìn)行重組；B組100 kV，固定毫安為280 mA并采用Post-ASIR-V重組權(quán)重分別為：0%、20%、40%、60%、80%、100%。兩組均采用軸掃方式進(jìn)行掃描，準(zhǔn)直器寬度120 mm,掃描層厚為5 mm，后重組層厚為1.25 mm，轉(zhuǎn)速1.0 s/r，共采集24層圖像。CT劑量:表示受檢者接受CT檢查的X線劑量，有CT權(quán)重劑量指數(shù)（weighted CT dose index，CTDI）、劑量長(zhǎng)度乘積（douse-length product，DLP）并計(jì)算有效輻射劑量（effective dose，ED），計(jì)算公式為ED=DLP×k，k=0.0021 mSv/（mGy·cm）。

3.圖像客觀測(cè)量

將上述圖像用頭顱的窗寬/窗位（90/40HU）顯示，在后顱窩層面、基底節(jié)區(qū)層面和半卵圓中心層面放置興趣區(qū)（ROI），采集面積約1 cm2，分別在連續(xù)3個(gè)層面測(cè)量其CT值、SD值求平均值，并計(jì)算信噪比SNR=CT值/SD值，所有測(cè)量均選擇無(wú)病灶區(qū)，采用單因素方差分析對(duì)CTDI、DLP、ED輻射劑量相關(guān)因素進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)（表2）。

表2 A、B組客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)表（均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差，HU）

4.圖像主觀評(píng)價(jià)

由2名高年資影像醫(yī)師在PACS上進(jìn)行采用雙盲評(píng)價(jià)。不顯示圖像的掃描條件，分析圖像質(zhì)量。2名醫(yī)師一致良好。采用三分法［3］對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)：3分為圖像質(zhì)量較好，無(wú)明顯偽影；2分為圖像有少許偽影但不影響診斷；1分為圖像有嚴(yán)重偽影（表3）（圖1～7）。

5.統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

采用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，比較A、B兩組掃描劑量產(chǎn)生的CTDI、DLP及ED，并作單因素方差分析。Kappa對(duì)兩名醫(yī)師的一致性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，一致性良好（Z＞0.65），一致性一般（Z=0.40～0.65），一致性差（Z＜0.4）對(duì)主觀評(píng)分采用秩和t檢驗(yàn)對(duì)不同Post-ASIR-V權(quán)重圖像質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析最佳權(quán)重，卡方檢驗(yàn)對(duì)A,B兩組圖像質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析兩組差異性無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。

結(jié) 果

1.輻射計(jì)量比較

不同劑量組CT掃描的一般資料和X線輻射劑量見(jiàn)表一。A、B兩組掃描的CTDI分別為40.58、26.54 mGy，DLP分 別 為487.01、26.54 mGy·cm并計(jì)算有效輻射劑量（effective dose，ED），計(jì)算公式 為ED=DLP×k，k=0.0021 mSv/（mGy·cm），經(jīng)t檢驗(yàn)，P＜0.01，差異有顯著性意義，100 kVp低劑量組與120 kVp常規(guī)劑量有效輻射劑量降低了34.31%。

表3 A、B組主觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)表

2.噪聲比較

各組劑量SNR值經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析后，兩組中各感興趣層面的SNR之間P＜0.01，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且隨著Post-ASIR-V權(quán)重由0%～100%遞增SD值逐漸減低，SNR逐漸增高，圖像質(zhì)量相應(yīng)提高，各組間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）。

3.圖像質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)比較

100 kVp與120 kVp組對(duì)病灶的檢出率均為100%，但當(dāng)B組Post-ASIR-V權(quán)重在60%時(shí)，主觀評(píng)分最高，圖像質(zhì)量最佳。

討 論

頭顱CT臨床上最多常規(guī)檢查，CT輻射劑量的傷害一直是大家關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。隨著設(shè)備硬件更新?lián)Q代，第三代新模型迭代算法的革命，低輻射劑量掃描已成為可能［4］。第三代新模型自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代ASIR-V平臺(tái)［5］，目前該算法在國(guó)內(nèi)外開(kāi)始廣泛應(yīng)用臨床。ASIR-V通過(guò)基于噪聲、物體及物理光學(xué)3個(gè)模型降低噪聲、提高密度分辨力、抑制偽影，進(jìn)一步改善圖像質(zhì)量，ASIR-V在降低輻射劑量［6］。ASIR-V優(yōu)于之前臨床上主流的算法是FBP、ASIR、MBIR［7］。有研究表明ASIR-V第三代新模型迭代算法不但可以降低圖像噪聲，提高圖像質(zhì)量；而且在保持圖像質(zhì)量的前提下，使降低輻射劑量變成了可能［8］。

在CT檢查過(guò)程中，不同kVp圖像質(zhì)量與Post-ASIR-V的權(quán)重有一定相關(guān)性，即不同kVp要得到最佳圖像質(zhì)量其Post-ASIR-V的權(quán)重也不同［9］，圖像質(zhì)隨Post-ASIR-V遞增SD逐漸呈下降趨勢(shì)，圖像質(zhì)量逐步提高。本研究中當(dāng)100 kV組Post-ASIR-V權(quán)重大于60%時(shí)，圖像質(zhì)量逐漸下降。McCollough等［10］在 文中提 到CTDIvol在 美國(guó)及國(guó)際范圍內(nèi)都被確認(rèn)，這個(gè)值可以指導(dǎo)醫(yī)學(xué)物理學(xué)家對(duì)掃描協(xié)議的設(shè)置與調(diào)試，也可把患者的掃描范圍及掃描部位相結(jié)合，預(yù)估患者的輻射劑量。日本放射協(xié)會(huì)診斷參考指南［11］也是用CTDI及DLP來(lái)評(píng)價(jià)患者輻射劑量，劑量以CTDIvol及DLP這兩個(gè)指標(biāo)為參照，可在不同的機(jī)型及掃描方案間進(jìn)行對(duì)比。

近些年，迭代重組算法的開(kāi)發(fā)已成為研究的熱點(diǎn)［12,13］。因?yàn)榈亟M算法所需的投影數(shù)據(jù)少，可在低輻射劑量條件下重組較高質(zhì)量的圖像。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的大幅提高，迭代重組算法運(yùn)算時(shí)間大幅縮短，已逐漸取代傳統(tǒng)FBP算法。早期的迭代重組算法納入了系統(tǒng)噪聲模型，可提供比FBP重組算法質(zhì)量更高的圖像。噪聲在成像的過(guò)程中是CT設(shè)備不可避免的只能用概率統(tǒng)計(jì)方法來(lái)描述的隨機(jī)誤差信號(hào)，會(huì)干擾有效信號(hào)的解讀。噪聲模型是采用多種數(shù)學(xué)方法對(duì)噪聲的特性進(jìn)行描述和表達(dá)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲水平的控制。有文獻(xiàn)顯示，在相同圖像質(zhì)量條件下迭代重組算法與FBP重組算法相比可降低25%～60%輻射劑量［14,15］。ASIR是一種混合迭代重組算法，即圖像由迭代圖像與FBP圖像按一定比例混合而成：ASIR 30%，表示圖像由ASIR與FBP以3∶7的權(quán)重比例混合而成；ASIR 0%即FBP圖像；ASIR 100%即完全的迭代重組圖像。Ning等［16］報(bào)道，與FBP相比，在相同劑量下，ASIR 50%可降低SD 28%～32%，提高對(duì)比噪聲比28%～39%；在圖像質(zhì)量一致的條件下，可降低輻射劑量36%。本研究中對(duì)ASIR的評(píng)價(jià)結(jié)果與文獻(xiàn)［17］報(bào)道一致。早期迭代重組算法的特點(diǎn)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理進(jìn)行數(shù)據(jù)空間和圖像空間迭代運(yùn)算，但除了僅有的系統(tǒng)噪聲模型外缺少更完善的多模型系統(tǒng)，易造成噪聲頻率的改變和漂移，易出現(xiàn)蠟像狀偽影。繼單一模型迭代重組算法之后，多模型迭代重組算法進(jìn)一步改善圖像質(zhì)量。由于在運(yùn)算時(shí)納入更多模型，因此多模型迭代重組算法包括MBIR（model-based iterative recon struction，商品名Veo；GE公司）和IMR（itera tive model reconstruction；Philips公司）［18,19］。以Veo為例，運(yùn)算時(shí)納入的模型包括系統(tǒng)光學(xué)模型、系統(tǒng)噪聲模型、物體模型和物理模型，較FBP可降低噪聲約80%。由于運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)，目前無(wú)論是Veo還是IMR均難以投入臨床檢查使用。近期開(kāi)發(fā)的ASIR-V［20］改善圖像質(zhì)量的能力優(yōu)于ASIR，而運(yùn)算速度快于Veo。與Veo的4個(gè)模型不同，ASIRV放棄了系統(tǒng)光學(xué)模型。系統(tǒng)光學(xué)模型的作用在于提高圖像空間分辨力，卻是最為消耗運(yùn)算時(shí)間的模型，因此ASIR-V的運(yùn)算速度遠(yuǎn)快于Veo。ASIR-V保留噪聲、物體及物理3個(gè)模型的目的在于降低噪聲、提高密度分辨力、抑制偽影。由于較ASIR進(jìn)一步改善圖像質(zhì)量，ASIR-V在降低輻射劑量方面的作用也進(jìn)一步增強(qiáng)。

依據(jù)低劑量技術(shù)使用原則（ALARA）要求［21］，操作者根據(jù)機(jī)型的特點(diǎn)進(jìn)行必要的掃描方案調(diào)整。120 kV組的噪聲與100 kV組相比，有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，且100 kV組中各后置ASIR-V權(quán)重之間噪聲的差異也具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，筆者認(rèn)為臨床可以推薦使用100 kV低劑量頭顱CT掃描，并聯(lián)合60%后置迭代重組獲得最佳頭顱CT圖像，且較120 kV組降低34.31%輻射劑量。本研究也具有一定的局限性：（1）采集的病例數(shù)較少，未能夠進(jìn)行大樣本分層研究；（2）本實(shí)驗(yàn)使用100 kv管電壓，未嘗試更低的管電壓。今后有待進(jìn)一步研究。

綜上所述，Revolution CT100 kV低管電壓技術(shù)結(jié)合Post-ASIR-V 60%重組算法，可降低輻射劑量，且圖像質(zhì)量可滿足診斷。