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基于人工智能重建技術(shù)在低劑量頭頸部CTA中的應用

2023-01-18 07:52梁惠康周玉祥
影像研究與醫(yī)學應用 2022年24期
關(guān)鍵詞:頭頸部低劑量用量

梁惠康,周玉祥

(1博羅縣人民醫(yī)院放射科 廣東 惠州 516100)

(2惠州市中心人民醫(yī)院放射科 廣東 惠州 516001)

頭頸部血管斑塊是造成急性缺血性腦卒中的重要病因,早期發(fā)現(xiàn)頭頸部血管斑塊CT有利于預防急性缺血性腦卒中,目前頭頸部CTA(CT angiography)因診斷準確率高被臨床廣泛使[1]。然而,CT掃描存在輻射,其帶來的高對比劑用量與高輻射劑量會增加對比劑腎病與誘發(fā)癌變等風險[2-3]。ASPELIN等[4]研究發(fā)現(xiàn)對比劑腎病是急性腎功能衰竭的醫(yī)源性主要原因,而Albert[5]的研究發(fā)現(xiàn)因CT檢查所帶來的輻射有可能導致患者患癌癥概率上升。因此降低患者檢查所用的對比劑用量與輻射劑量具有重要臨床意義。然而,降低輻射劑量后的低劑量CT掃描會使得圖像噪聲上升、信噪比下降,導致圖像質(zhì)量變差,因此,尋找一種能夠增加低劑量CT掃描信噪比的方法尤為重要。人工智能(artificial intelligence,AI)重建技術(shù)是一種最新的神經(jīng)網(wǎng)絡學習重建算法,AI重建能有效進行減噪輸出[6]。本次研究在于探討AI重建技術(shù)在低劑量頭頸部CTA中改善圖像質(zhì)量的可行性。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2021年12月—2022年5月在博羅縣人民醫(yī)院申請接受頭頸部CTA檢查的92例患者,其中男45例,女47例,平均年齡(65.85±7.21)歲?;颊呔炇鹬橥鈺?。納入標準:①患者無嚴重心律失常、無碘過敏史;②肝腎功能正常者。排除標準:①有運動偽影的患者圖像;②圖像無法進行AI重建的患者。

1.2 方法

1.2.1 分組方法 使用數(shù)字隨機法將患者分為A、B、C三組。A組(n=30)采用120 kV管電壓,90 mL對比劑用量進行掃描;B組(n=32)、C組(n=30)采用80 kV管電壓,60 mL對比劑用量進行掃描。A組、B組使用迭代重建算法重建圖像,C組采用人工智能重建算法重建圖像。所有患者使用對比劑濃度為350 mgI/mL。

1.2.2 設備 使用通用電器64層螺旋CT(GE Optima CT 660),螺距0.9,掃描層厚0.6 mm,探測器覆蓋寬度64×0.625 mm,A、B組采用迭代重建技術(shù)(ClearView),C組采用人工智能重建技術(shù),使用雙筒高壓注射器(Nemoto Dual Shot alpha 7),注射藥物為碘佛醇(350 mgI/mL)。采用閾值自動觸發(fā)法,監(jiān)測ROI(region of interest)位置于升主動脈顯示層面,閾值設置為100 HU自動觸發(fā)掃描。

1.3 圖像后處理與質(zhì)量評價

利用GE Optima CT后處理系統(tǒng),對A、B組圖像使用迭代重建技術(shù)處理后進行頭頸部CTA重建,C組圖像使用人工智能重建技術(shù)進行頭頸部CTA重建,三組重建后數(shù)據(jù)進行MPR、VR、CPR等處理[7]。對三組患者頸內(nèi)動脈、椎動脈、大腦中動脈、大腦后動脈層面進行CT值測量,測量各層面圖像的CT值,標準差SD為各層面圖像噪聲,測量頸部肌肉CT值SD作為背景噪聲,計算頭頸部血管CNR及SNR。計算公式:SNRLUMEN=CTLUMEN/SDLUMEN;CNRLUMEN=(CTLUMEN-CTFAT)/SDFAT(LUMEN:血管;FAT:背景噪聲)[8]。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 19.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)處理,符合正態(tài)分布的計量資料以均數(shù)±標準差(± s)表示,多組間比較采用方差分析;計數(shù)資料以頻數(shù)(n)、百分率(%)表示,行χ2檢驗,P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 三組患者一般資料與圖像CT值的比較

A、B、C三組患者的性別比例、年齡差異不具有統(tǒng)計學意義(P>0.05),見表1,A、B兩組頭頸部CTA頸內(nèi)動脈、椎動脈、大腦中動脈、大腦后動脈CT值差異均顯著(P<0.01),A、C兩組頭頸部CTA頸內(nèi)動脈、椎動脈、大腦中動脈、大腦后動脈CT值差異均顯著(P<0.01),B、C兩組頭頸部CTA頸內(nèi)動脈、椎動脈、大腦中動脈、大腦后動脈CT值差異均不具有統(tǒng)計學意義(P>0.05),見表2、圖1。

表1 三組患者一般資料對照表

表2 三組患者血管各部位CT值、CNR、SNR比較( ± s)

表2 三組患者血管各部位CT值、CNR、SNR比較( ± s)

注:&表示與B組差異具有統(tǒng)計學意義,*表示與C組差異具有統(tǒng)計學意義。

圖1 三組頭頸部各血管CT值

2.2 三組患者輻射劑量、圖像噪聲、SNR、CNR的比較

A、B兩組頭頸部CTA噪聲、ED、SNR、CNR差異均顯著(P<0.01),A、C兩組掃描的ED值差異顯著(P<0.01),A、C兩組噪聲、SNR、CNR差異均不具有統(tǒng)計學意義(P>0.05),B、C兩組掃描ED差異不具有統(tǒng)計學意義(P>0.05),B、C兩組噪聲、SNR、CNR差異均顯著(P<0.01),見表3、圖2。

表3 三組患者噪聲、ED值比較( ± s)

表3 三組患者噪聲、ED值比較( ± s)

注:&表示與B組差異具有統(tǒng)計學意義,*表示與C組差異具有統(tǒng)計學意義。

圖2 三組頭頸部CTA圖像與CNR、SNR對比

3 討論

我國急性缺血性腦卒中患者逐年增多,大部分患者均需進行頭頸部CTA檢查進行臨床診斷,如何減低CTA檢查的輻射損害與對比劑腎病是目前的主要研究方向[9]。本研究在對三組不同重建技術(shù)與對比劑用量的研究中發(fā)現(xiàn),B組在降低管電壓與對比劑用量時圖像噪聲明顯高于A組,CNR、SNR明顯低于A組,C組在降低管電壓與對比劑用量的同時使用AI重建技術(shù),圖像明顯獲得改善,噪聲降低、CNR、SNR與A組差異無統(tǒng)計學意義。

電離輻射會發(fā)生脫氧核糖核酸結(jié)構(gòu)斷裂,其反應是染色體畸變的輻射損害表現(xiàn)[10]。本研究B組、C組的低管電壓與對比劑用量ED明顯低于A組,有效減少患者輻射劑量與對比劑用量。CT檢查的原則是保證圖像滿足診斷的同時減少患者傷害,其中包括對比劑腎病與輻射劑量[11],本研究在低輻射劑量的同時下使用低對比劑總量出現(xiàn)了噪聲與CT值上升的現(xiàn)象,主要原因是管電壓下降的同時更加接近對比劑的閾值,此時對比劑的X線吸收以光電吸收為主導致對比劑密度增加,進一步提升圖像對比度[12]。然而,C組使用AI重建技術(shù)進行重建,圖像噪聲低于同條件B組,CNR、SNR高于同條件B組,且與正常管電壓與對比劑用量的A組無明顯差異,因此本次研究中雖然B組圖像噪聲上升,CNR、SNR下降,但由于C組引入AI重建技術(shù),使得圖像優(yōu)化過程中最大限度保留圖像的真實細節(jié)。

AI重建技術(shù)是基于深度學習的低劑量CT圖像質(zhì)量優(yōu)化的最新算法,AI主要通過訓練時對噪聲的圖像進行優(yōu)化,利用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)噪聲-圖像分離后重建出新的圖像輸出,從而優(yōu)化高噪聲圖像,達到降低圖像噪聲的效果[6]。Wolterink等[13]的卷積網(wǎng)絡AI算法冠狀動脈CTA研究發(fā)現(xiàn),利用深度學習的AI能對抗反饋訓練生產(chǎn)與常規(guī)劑量一致的低劑量CT圖像,并且血管內(nèi)病變診斷無差異。本研究利用AI重建技術(shù)獲得的圖像與前期研究類似,實現(xiàn)了不同血管圖像的應用。同時本研究在C組中使用了低對比劑用量與A組常規(guī)對比劑用量獲得相同圖像質(zhì)量,表明AI重建技術(shù)不止可以應用于低管電壓的掃描中,同時可以用于低管電壓低對比劑的雙底掃描中。本研究C組對比劑用量比A組降低33%且不影響診斷。腎臟代謝是對比劑代謝的主要途徑, 過多對比劑集聚在腎小球內(nèi)會損傷腎臟功能并引發(fā)對比劑腎病[14]。本次研究使用總量為60 mL與90 mL兩種不同對比劑用量均可滿足臨床需求。說明雙底方案聯(lián)合AI重建技術(shù)在頭頸部血管CTA中具有可行性。

綜上所述,人工智能重建技術(shù)在頭頸部CTA成像中可明顯改善圖像質(zhì)量,在低管電壓低對比劑用量掃描中可增加圖像信噪比,值得臨床推廣。

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