楊彥兵，阮小偉，謝志遠(yuǎn)，于梓婷，楊利莉，哈若水，汪 芳

由于社會老齡化、居民生活水平的提高及缺乏鍛煉等相關(guān)因素，心血管疾病已經(jīng)成為威脅人類健康的第一大殺手，并且呈現(xiàn)出低齡化、低收入群體的趨勢，其病死率已經(jīng)高于腫瘤及其他疾病，其中冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(CAD)是僅次于高血壓及腦卒中的第三大心血管疾病[1]。冠狀動脈計算機(jī)斷層攝影(CCTA)由于其諸多優(yōu)點已經(jīng)成為臨床最常用的CAD篩查手段，其在改善低中級CAD患者的風(fēng)險分層和管理方面已經(jīng)得到認(rèn)可[2]。隨著CCTA的廣泛應(yīng)用，其帶來的輻射劑量問題引起了人們廣泛的關(guān)注。CT硬件設(shè)備更新及掃描參數(shù)的改變可降低輻射劑量，如降低管電壓、管電流以及大螺距掃描等均可降低輻射劑量，但同時會降低圖像質(zhì)量從而影響診斷。近年來，人工智能(AI)一直是比較熱點的話題[3-6]。有人將AI應(yīng)用到CT圖像的重建中，即基于深度學(xué)習(xí)圖像重建算法(DLIR)，本研究就DLIR重建算法對CCTA圖像質(zhì)量的影響進(jìn)行評價。

1 資料與方法

1.1 一般資料：選擇2019年11月至2020年2月在我院接受CCTA檢查的38例疑診冠心病患者，其中男18例，女20例，年齡36～67歲，主要臨床癥狀有胸悶、心悸等。

1.1.1 納入標(biāo)準(zhǔn)：①順利完成CCTA檢查；②臨床資料完整；③檢查前控制心率<75次/min；④肝腎功能正常者。

1.1.2 排除標(biāo)準(zhǔn)：①碘對比劑過敏；②冠脈支架置入或搭橋治療；③嚴(yán)重心律不齊；④患有甲亢等不能注射造影劑；⑤CCTA圖像質(zhì)量達(dá)不到診斷要求；⑥鈣化積分較高而不好評價圖像質(zhì)量者。本研究獲得所有患者書面知情同意，并經(jīng)醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)。

1.2 設(shè)備及掃描參數(shù)：采用美國GE公司的Revolution CT，掃描參數(shù)為：管電壓120 kV、管電流為自動管電流20～290 mA、機(jī)架旋轉(zhuǎn)速度0.5 s/r、探測器配置64*0.625、Pitch值1.375、SFOV Large Body；雙筒高壓注射器，對比劑為碘帕醇350 mgI/mL，注射流率4.0 mL/s，劑量0.8 mL/kg，經(jīng)左手背注入。

1.3 檢查方法及圖像處理：受檢者仰臥位，雙手舉過頭頂，掃描時囑受檢者屏氣，一次屏氣完成掃描，掃描范圍包括整個心臟，掃描層厚為5 mm。采用Smartprep技術(shù)動態(tài)監(jiān)測氣管隆突下方1 cm處的降主動脈，檢測閾值設(shè)為60 HU，檢測延遲掃描時間為9.4 s，后以相同流速追加20～30 mL生理鹽水沖洗。在檢查前心率達(dá)不到要求者，應(yīng)舌下含服美托洛爾25～50 mg。

掃描完成后在主機(jī)上利用原始圖像重建不同的薄層軸位圖像,并傳輸至ADW4.7后處理工作站，包括FBP、50%ASIR-V、80%ASIR-V，另將原始DICOM圖像刻盤返回 GE廠家進(jìn)行DLIR重建，包括L、M、H 3個水平，后將重建好的DLIR圖像導(dǎo)入ADW4.7后處理工作站。所有重建圖像層厚均為1.25 mm。

1.4 觀察指標(biāo)

1.4.1 圖像主觀評價：由兩位有10年以上血管組工作經(jīng)驗的副主任醫(yī)師，在后處理工作站采用平面重組(MPR)、曲面重建(CPR)、最大密度重建(MIP)、容積再現(xiàn)(VR)等技術(shù)對6組不同重建算法的圖像進(jìn)行盲評(患者信息及重建算法)，按Likert分級標(biāo)準(zhǔn)：4分，圖像質(zhì)量優(yōu)良，血管壁邊緣光整，無階梯偽影或血管中斷；3分，圖像質(zhì)量欠佳，血管壁邊緣欠光整，或有輕度錯層偽影，但不影響血管評價；2分，圖像質(zhì)量略差，血管壁邊緣模糊，有輕度錯層偽影，但能滿足診斷；1分，血管顯示不清，或有嚴(yán)重階梯狀偽影，不能用于診斷。圖像的最終得分為其平均值。

1.4.2 圖像客觀評價：由一位主治醫(yī)師在ADW4.7后處理工作站，對相同期相、層面及位置的6組橫軸位圖像進(jìn)行測量以下數(shù)據(jù)：左、右冠狀動脈開口層面主干CT值(其平均值為CT1)，ROI大小在5～10 mm2；同層面前胸壁皮下脂肪CT值(CT2)及對應(yīng)的噪聲(SD)，ROI大小在30～50 mm2，各測量層面選取3個ROI，取其平均值。通過計算得到CNR= CT1-CT2/SD，SNR= CT1/SD。6組圖像的ROI用復(fù)制、粘貼方法，以確保ROI的大小一致。

2 結(jié)果

以不同方式及權(quán)重水平重建算法對圖像質(zhì)量的主觀評價及客觀評價結(jié)果，見表1 。

表1 不同方式及權(quán)重水平重建算法圖像質(zhì)量的比較

2.1 圖像質(zhì)量主觀評價：對圖像質(zhì)量的主觀評分一致性較好(K=0.79)；不同重建算法圖像質(zhì)量的得分依次為：DLIR-H>DLIR-M>DLIR-L>80%ASIR-V>50%ASIR-V>FBP，DLIR-H與FBP、ASIR-V(50%、80%)重建算法比較，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。

2.2 圖像質(zhì)量客觀評價：FBP、ASIR-V及DLIR重建算法CT值差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；隨著ASIR-V及DLIR水平的增加，圖像噪聲均減低，與FBP比較差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，DLIR-H與50%ASIR-V比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；隨著ASIR-V及DLIR水平的增加，CNR、SNR均增加，與FBP比較差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，DLIR-H與50%ASIR-V比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；DLIR-M與80%ASIR-V的噪聲、CNR、SNR、CT值相當(dāng)，但DLIR-M主觀評分較80%ASIR-V高(P<0.05)。

3 討論

從CT應(yīng)用以來，不同公司先后推出了眾多不同的圖像重建算法，如濾波反投影算法(FBP)、代數(shù)重建算法(ART)、自適應(yīng)統(tǒng)計迭代重建(ASIR)、基于模型的迭代重建(MBIR)和基于多模型的自適應(yīng)統(tǒng)計迭代重建(ASIR-V)等。FBP和ART為最早的重建算法，ART由于計算量大、重建時間長而限制了其廣泛應(yīng)用，F(xiàn)BP的重建時間較ART快2～2.5倍，其空間分辨率、密度分辨率及抗噪性尚可，因此其應(yīng)用最多。ASIR、ASIR-V及MBIR為GE公司先后推出的重建算法，ASIR-V是介于ASIR 和 MBIR 之間的混合自適應(yīng)迭代重建算法，其借鑒了 ASIR 重建速度快和MBIR基于多模型迭代重建圖像、質(zhì)量好的優(yōu)勢,具有提高圖像質(zhì)量、降低輻射劑量的潛力，可通過改變自身權(quán)重,達(dá)到不同程度的降噪效果。但有多項研究顯示，圖像質(zhì)量并不是和迭代權(quán)重呈正比，當(dāng)ASIR-V權(quán)重過高時，圖像將會出現(xiàn)“蠟質(zhì)”偽影[7-11]。傳統(tǒng)的重建算法由于噪聲、重建速度、空間分辨率、偽影等多種因素，限制了圖像質(zhì)量進(jìn)一步的優(yōu)化及對輻射劑量的降低。

AI在利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)改進(jìn)CT圖像重建方面的潛力得到了研究。本研究中應(yīng)用的DLIR是以高劑量FBP圖像為“金標(biāo)準(zhǔn)”進(jìn)行訓(xùn)練，將低劑量圖像與相同數(shù)據(jù)高劑量FBP圖像的圖像噪聲、噪聲紋理、低對比度分辨率等多個參數(shù)進(jìn)行比較，對輸出圖像的差異反饋于DNN供其修改，并多次重復(fù)該過程，直至輸出圖像與相同數(shù)據(jù)高劑量圖像達(dá)到精確匹配[12]。

本研究顯示，50%ASIR-V、80%ASIR-V較FBP噪聲分別減低3.3%、5.1%，這進(jìn)一步證實隨著迭代權(quán)重的增加,ASIR-V圖像噪聲逐漸減低,符合ASIR-V由迭代圖像與FBP圖像按一定比例混合而成的物理基礎(chǔ)，這與以往PONTONE G等人[11]的研究結(jié)果相一致。DLIR-H較80%ASIR-V噪聲降低14.7%，DLIR-M與ASIR80%噪聲相當(dāng)，但DLIR-M主觀評分較80%ASIR-V高。DLIR-H較FBP及80% ASIR-V重建算法的CNR分別增加131.5%、12.5%，LIR-H較FBP及80% ASIR-V 重建算法的SNR分別增加134.8%、18.1%，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，這與GREFFIER J等人在體模及腹部、胸部、顱腦等部位的研究結(jié)果一致[13-16]。因此，DLIR在降低圖像噪聲及提升圖像質(zhì)量方面明顯優(yōu)于ASIR-V，這也間接說明其在降低輻射劑量方面有較大的潛力。

本研究的不足之處為該組病例為隨機(jī)選擇，部分病例為正?；颊?，所以僅僅分析了DLIR對圖像質(zhì)量的影響，并未分析DLIR對診斷準(zhǔn)確性的影響。