鄒一方，于成群

（1 煙臺市煙臺山醫(yī)院設備科 山東 煙臺 264003）

（2 煙臺市煙臺山醫(yī)院影像科 山東 煙臺 264003）

隨著錐形束計算機斷層成像（cone beam computed tomography，CBCT）的應用范圍不斷擴大，其在臨床和研究領域中的重要性也日益凸顯。然而，CBCT 圖像中常常存在各種偽影，這對于正確解讀和診斷圖像帶來了挑戰(zhàn)。因此，尋找消除或減輕CBCT 常見偽影的可行方法成為重要的研究方向。CBCT 常見的偽影問題包括散射偽影、金屬偽影和運動偽影等[1]。為了解決這些問題，研究人員不斷探索和優(yōu)化CBCT 參數(shù)設置、圖像重建算法以及硬件設備和新技術的應用。盡管已經取得了一些進展，但消除或減輕CBCT 常見偽影仍然是一個復雜的問題。本文旨在對消除或減輕CBCT 常見偽影進行可行性探討與研究，為未來在臨床實踐中提供更可靠的CBCT 圖像支持。

1 CBCT工作原理

CBCT 是一種醫(yī)學影像技術，主要用于頭頸部、口腔頜面部以及其他需要高分辨率三維圖像的區(qū)域，其工作原理與傳統(tǒng)的CT類似，CBCT的工作原理的簡要概述如下[1]。

1.1 錐形束發(fā)射

CBCT 系統(tǒng)使用一個旋轉的X 射線源發(fā)射一束錐形的X 射線束。與傳統(tǒng)CT 不同，CBCT 的X 射線束非常寬，覆蓋整個感興趣區(qū)域。

1.2 平行探測器

在旋轉中心對面的位置，放置一個平行于X 射線束的探測器陣列，包含大量探測器單元。這些探測器單元通過測量射線束經過物體后的衰減程度來記錄X 射線的強度。

1.3 旋轉掃描

X 射線源和探測器陣列圍繞感興趣區(qū)域進行旋轉掃描，通過多個角度的投影數(shù)據來獲取完整的三維信息。一般完成一次掃描需要20～60 s 不等。

1.4 數(shù)據采集和重建

探測器單元將獲得的衰減數(shù)據傳輸給計算機，再經過復雜的算法進行重建處理。這些算法利用了數(shù)學模型和逆向投影等技術，將投影數(shù)據轉換成高分辨率的三維體素數(shù)據，并生成用于顯示和分析的圖像。

2 CBCT常見的影像圖像偽影的介紹

2.1 偽影的定義

可理解為在成像過程中出現(xiàn)的所有不同類型的非隨機性干擾在圖像上的表現(xiàn)。其體現(xiàn)的是被檢查對象中本不存在的組織和病變。偽影的存在會嚴重妨礙觀察種植體、正常牙齒及周圍軟組織的分辨。提升了臨床醫(yī)師對于評估周遭骨質缺如程度而行填補、根管填充治療等需高精度、個性化評估治療方案的難度[2]。

3 運動模糊偽影

3.1 形成機制和表現(xiàn)

當球管在掃描及重建圖像過程中，被照體發(fā)生主觀或客觀不受控的運動導致投影數(shù)據不一致而產生的偽影稱運動偽影（motion blur），例如兒童和老年人大多存在著主觀上的害怕和客觀上的不受控，比如面部抽動和帕金森病的情況。對于口腔頜面部解剖較為精細的部位，則會導致牙列不清、下頜神經管關系模糊、根尖重影、特別是依靠CBCT 來定位和觀察的阻生齒等問題。極不利于臨床診斷和后續(xù)治療。

3.2 減少運動模糊偽影的方法

3.2.1 縮短檢查時間減少偽影 檢查前，不僅從主觀上安撫情緒、采用控制運動的介入物品和藥品以外，客觀上也要提供操作技術上的支持。主要是以提高球管轉速或更換較大寬度的探測器以降低圖像質量和增加輻射劑量來增強時間分辨率，以此縮短掃描時間來減少運動偽影的產生[3]。大多數(shù)廠家研發(fā)的掃描設備都具有低劑量模式（ULD）通過降低毫安和圖像質量來換取掃描速度的提升，以普蘭梅卡出廠的CBCT 為例，正常拍攝是電壓90 kV，電流6.3 mA，時間12 s，低劑量模式是電壓90 kV，電流4.1 mA，時間4 s，使檢查時間縮短至正常模式的三分之一，極大限度地減少了運動模糊偽影的產生。這需要在檢查時根據患者的適應證來決定取舍，并不能一概而論，要靈活地調整參數(shù)來達到質量和劑量的最優(yōu)化[4]。

3.2.2 運動數(shù)據追蹤法 在CBCT 檢查過程中，要求患者對頭部保持固定不動。但據統(tǒng)計，兒童和自主運動不受控的患者，其占比高達10%[5]。即使細微的運動也會對重組后的CBCT 圖像帶來較大影響。運動數(shù)據追蹤的理論是指通過外部的設備進行運動追蹤來獲取患者整個檢查過程的運動軌跡，然后利用數(shù)據恢復進行運動校正并重建圖像。丹麥的Spin-Neto 等[6]通過在CBCT 裝置中使用視頻觀察（VO）和三維頭部跟蹤（HT）檢測機器人模擬頭部運動的準確性。研究共模仿了人體頭部運動吞咽、震顫和前后運動在內的共6 種運動方式高達百次，其中HT 正確檢測所有動作，并以平均誤差量化動作，證實了該方法的可行性。

4 金屬類偽影對臨床診療過程中的影響

4.1 金屬類偽影影響概述

CBCT 獲取的圖像除了直觀的閱覽外，利用設備自身所匹配的軟件進行多種后處理，在頜面外科、整形、種植牙應用和治療等方面也同樣發(fā)揮著重要的輔診作用。而金屬物質產生的放射狀偽影和暗黑帶缺損可能會掩蓋關鍵的解剖部位或者形成類骨折線及缺損，從而影響正常疾病的診斷。特別是相鄰兩顆牙都進行金屬類修復或填充治療時，偽影對輕微骨折線的影響更甚。口腔種植體按材料不同大抵可分為：金屬、合金材料類；陶瓷材料類；碳素、高分子及復合材料等。其一，目前口腔種植體常用的材料主要是純鈦及鈦合金，生物活性陶瓷和氧化鋯等一些復合材料。這些植入物按治療部位和方式又可分為骨內、骨膜下種植、根管內種植等[7]。由于口腔內相鄰結構的重疊部分較多，金屬偽影會減少種植體周圍骨質結構的可視化，使植入或根管治療及術前規(guī)劃等效果大打折扣。其二，掃描獲取的圖像大多依靠廠家的后處理軟件來進行更廣泛的治療和診斷。其輔助作用的基本原理是將掃描得到的原始圖像精準識別出感興趣區(qū)齒類、軟組織、骨骼成分進行分割并將其轉換成3D 模型。但如果受到了金屬偽影的干擾則會阻礙正常解剖結構的識別，導致口腔內骨質和其他組織的正常分離，無法實現(xiàn)精準醫(yī)療和個性化治療方案為臨床服務[8]。其三，由于CBCT 的口腔內成像高分辨性、善于發(fā)現(xiàn)齒周早期病變的特點，當臨床初診和常規(guī)X線（例如DR）、根尖片無法確診和評估時，CBCT 的獨特優(yōu)勢便得到更好的體現(xiàn)。例如外傷導致的牙折、牙槽骨輕微骨折等、特別是對正常牙齒和種植體的舌頰側和根尖分叉處的骨折及細小缺損的檢出率較高。如果不能良好地規(guī)避和減少病變周圍金屬偽影的影響，特別是牙齒本身行缺損修補、根管填充治療的骨折，其檢出難度也會大幅提升。

4.2 減少金屬類偽影的調試方案

曝光參數(shù)的設置：在CBCT 過程中，影響圖像整體質量、空間分辨率及金屬偽影的主要參數(shù)有管電壓、電流、體素和成像視野等參數(shù)因X 射線束透過金屬物質后光子發(fā)生衰減，使到達探測器的光子數(shù)量不足而產生優(yōu)先沿著最大衰減方向的亮暗條紋（光子饑餓效應），基于該物理效應基礎，想要減少或消除金屬偽影的產生則需要較常規(guī)曝光參數(shù)更有針對性的條件。比如原子序數(shù)高的金屬產生的偽影可能更強。Vasoncelos 等[9]在干燥且離體的下頜骨內用不同的管電壓研究鈦和氧化鋯種植體金屬偽影的產生程度。實驗證明，增加管電壓可有效減少兩種材料種植體的金屬偽影，并且氧化鋯種植體比鈦種植體產生更多的金屬偽影。而管電流的提升會使圖像內每單位獲得電子數(shù)增加，有利于進行過牙齒缺損修補、根管填充治療后微骨折的檢出，但對于高原子序數(shù)的物質例如鋯，減少偽影的效果不理想。體素則是一個三維概念，其決定圖像中的空間分辨率的高低，體素越小則空間分辨率越高，圖像質量越好。而小視野產生的金屬偽影數(shù)量要少于大視野?？偨Y以上規(guī)律，在對不能進行摘除金屬類植入物的患者進行檢查時，可以適當增加管電壓，稍微提高管電流并使用小體素和成像視野的曝光參數(shù)進行成像。

4.3 去金屬偽影的技術前瞻

4.3.1 新型材料 正確的植入材料是整個口齒修復治療環(huán)節(jié)獲得成功的重要一步。本質是為了提高患者的生活質量，一勞永逸地代替舊齒進行正常的生活功能。所以去金屬偽影最核心的是在其根源材料處做工作。高分子材料-聚醚醚酮（PEEK）作為一種性能優(yōu)異的特種工程塑料，其具有耐化學品腐蝕、耐磨性、耐輻照性、絕緣性穩(wěn)定等優(yōu)點[10]。作為一種射線透射材料，極大限度地避免了進行CBCT 掃描時產生的金屬偽影，因其剛度與人體骨相當，且隨著科技進步發(fā)展，有望改善其惰性生物活性和優(yōu)化力學性能，此類材料的應用領域和發(fā)展前景亦是不可估量。

4.3.2 能譜技術 其應用最早是適用于常規(guī)CT 領域，基本概念為：球管發(fā)生的X 線是持續(xù)性的混合能量射線，因物體對X 線的吸收系數(shù)是指對各種不同能量X線吸收的總效應。而能譜CT 成像是以兩種不同的能量進行掃描，從而獲得從低能級到高能級各單一能級的單能譜圖像，可以估算出圖像中對比度、亮度的失真程度，利用算法加以修正，以此來減少金屬偽影，且隨著單能量的提升，金屬偽影也會隨之減少[11]。

4.3.3 人工智能深度學習 隨著科學技術不斷發(fā)展和計算機功能的提升，結合AI 進行深度學習（DL）技術儼然成為圖像處理領域研究的熱門話題。對去除金屬偽影的研究大抵可分為有、無監(jiān)督學習兩方面。其中，有監(jiān)督學習對去除金屬偽影的實現(xiàn)價值較大，其本質可以簡單總結為人們常說的分類法，通過已有的訓練樣本進行訓練并得到一個最優(yōu)模型，再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現(xiàn)分類的目的并具有了對未知數(shù)據進行分類的能力。醫(yī)學影像學利用成對的影像圖像進行神經網絡訓練，將其映射于與之訓練相近的臨床場景。具體實施方法為利用卷積神經網絡進行輔助，齊宏亮等[12]利用局部卷積進行搭建正弦圖域，僅依賴于正弦圖中未受射束硬化污染區(qū)域有效像素進行正弦圖修復，排除了受污染區(qū)域中無效信息的干擾，在不同金屬個數(shù)的局部視野牙科CT 圖像的實驗中均取得了最大的PSNR 和SSIM 值，產生了最接近于金標準圖像的結果。證明了所提方法的可行性。值得進一步深化研究。

5 小結

隨著前沿技術的不斷進步，AI 深度學習技術、運動補償算法和新興應用材料的逐漸成熟給CBCT 的功能進步提供了強大的后備支持。除了依靠硬件設施減少各類偽影的產生以外，合理地調控成像參數(shù)，借鑒正確的理論知識，利用現(xiàn)有的設備來最大限度地減少偽影，保證圖像質量，降低輻射劑量才是放射技師應該重視的關鍵點。綜上所述，對CBCT 消除和減少各類偽影的應用研究具有非?，F(xiàn)實的意義。