于克禎,李玲,王國選,尤子瓏,張雷,王宏,許英浩,陳涓
1.北京醫(yī)院 國家老年醫(yī)學中心 中國醫(yī)學科學院老年醫(yī)學研究院 放射科,北京 100730;2.佳能醫(yī)療系統(tǒng)(中國)有限公司,北京 100015
目前,對于腹部血管疾病,如動脈夾層、動脈粥樣硬化、動脈瘤、腸系膜上動脈閉塞等的診斷方法主要有超聲、CT 血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)、數(shù)字減影血管造影(DigitalSubtractionAngiography,DSA)等[1]。其中,腹部CTA因其無創(chuàng)、快捷、經(jīng)濟、重建功能強大、多方位重建等優(yōu)勢已廣泛應(yīng)用于臨床診斷[2],在腹部疾病的臨床影像學檢查中有重要的作用。但由于CT檢查存在電離輻射的問題,在降低輻射劑量的同時保證圖像質(zhì)量已成為研究熱點。既往研究[3]常通過改變管電壓、管電流或使用自動管電流調(diào)制技術(shù)等,以提高圖像的質(zhì)量。近年來,有研究指出,可以使用不同的重建后處理技術(shù)來提高圖像質(zhì)量[4]。由于標準濾波反投影重建算法(Filtered Back Projection,F(xiàn)BP)存在部分局限性,如對圖像噪聲敏感,故重建之后的圖像具有噪聲高、條紋偽影明顯和空間分辨力較差的特點[5],導(dǎo)致FBP圖像質(zhì)量較低,在一定程度上無法滿足臨床診斷要求。目前,混合迭代重建算法(Adaptive Iterative Dose Reduction 3D,AIDR 3D)已廣泛應(yīng)用于臨床診斷,而近年新提出的一種CT重建算法——全模型迭代算法(Forward Projected Model-Based Iterative Reconstruction Solution,F(xiàn)IRST)也逐漸體現(xiàn)出其獨特的優(yōu)勢,研究表明,該算法可有效降低輻射劑量、改善空間分辨率,從而有效提高圖像質(zhì)量[6-8]。但目前國內(nèi)尚缺乏FIRST算法在腹部CTA應(yīng)用的研究?;诖?,本研究旨在探討與FBP、AIDR 3D算法相比,F(xiàn)IRST算法對腹部圖像質(zhì)量的改善情況,以期為臨床治療提供一定的理論依據(jù)。
回顧性分析2021年8—10月于北京醫(yī)院因腹部疾病接受腹部CTA檢查的患者30例,其中男性16例,女性14例,平均年齡(63.37±6.73)歲。所有患者行腹部CTA檢查前均簽署書面知情同意書。納入標準:① 年齡>18歲;② 體重<80 kg。排除標準:① 嚴重的運動偽影或金屬偽影影響圖像質(zhì)量;② 有碘過敏史;③ 存在嚴重的肝腎疾病。
采用佳能 Aquilion ONE Genesis 320 排 CT(佳能醫(yī)療,日本)進行掃描,患者取仰臥位,雙足先進,雙手上舉交叉抱頭,掃描前進行呼吸訓練,吸氣后屏氣掃描,掃描參數(shù)如下:螺旋掃描,管電壓120 kV,自動管電流調(diào)節(jié)(標準差為6),螺距0.813,準直器寬度為40 mm。對比劑選擇碘帕醇370 mg I/mL(上海博萊科信誼藥業(yè)有限公司),經(jīng)肘正中靜脈按照體重確定注射濃度為1.2 mL/kg的碘對比劑,注射20 s,隨后注射30 mL 0.9%氯化鈉溶液。掃描范圍覆蓋膈頂至髂前上棘連線水平。采用高壓團注對比劑追蹤技術(shù),感興趣區(qū)放置于腎上極水平降主動脈,監(jiān)測閾值達180 HU后觸發(fā)掃描。將原始數(shù)據(jù)分別以FBP、AIDR 3D及FIRST Body算法進行重建,AIDR 3D、FIRST算法迭代等級選擇Standard,重建視野320 mm,重建層厚0.5 mm,層間隔 0.5 mm,窗寬 350 HU,窗位 40 HU。根據(jù)其重建算法,分為FBP組(30例)、AIDR 3D組(30例)及FIRST組(30例)。由1名有5年以上工作經(jīng)驗的技師進行容積再現(xiàn)(Volume Reproduction,VR)、最大密度投影(Maximum Density Projection,MIP)、曲面重建(Curved Plannar Reconstruction,CPR)3種后處理重建。將重建數(shù)據(jù)傳至相應(yīng)工作站。
1.3.1 主觀質(zhì)量評價
由2名工作經(jīng)驗分別為7年及10年以上的放射科技師,通過雙盲法按照5分標準[9]進行評估,見表1。其中,一級分支包括腹腔干(Celiac Trunk,CT)、腸系膜上動脈(Superior Mesenteric,SMA)、腸系膜下動脈(Inferior Mesenteric Artery,IMA)及腎動脈(Renal Artery,RA);二級分支主要包括肝固有動脈、脾動脈。圖像質(zhì)量評分≥3分認為可以進行診斷。若2名技師意見存在分歧時,探討一致后得出最終結(jié)論。
表1 腹部動脈圖像診斷標準
1.3.2 客觀質(zhì)量評價
將獲得的圖像傳輸至商業(yè)軟件RadiAnt DICOM Viewer(2020.2.3版本),在軸位圖像上測量主要血管、豎脊肌的CT值及噪聲標準偏差(Standard Deviation,SD)值,主要血管包括胸12水平腹主動脈(Abdominal Aorta,AA)、腹腔干起始處、腸系膜上動脈、腎動脈、肝右動脈(Right Hepatic Artery,RHA)。在測量部位放置感興趣區(qū)(Region of Interest,ROI),大小約占血管管腔的 2/3,注意避開鈣化、管壁等。測量腹腔干起始段層面豎脊肌作為背景CT值及噪聲值,ROI面積約45 mm2,每個參數(shù)測3次取平均值,并計算信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)及對比噪聲比(Contrast to Noise Ratio,CNR)。
通過CT劑量報告表獲得患者輻射劑量,記錄容積劑量指數(shù)(Volume CT Dose Index,CTDIvol)及劑量長度乘積(Dose Length Product,DLP),并計算有效輻射劑量(Effective Dose,ED)。其中,ED=DLP×K,K 為劑量轉(zhuǎn)換系數(shù),本研究中K值取0.015 mSv/(mGy·cm)[10]。
采用SPSS 26.0統(tǒng)計學軟件進行數(shù)據(jù)分析。首先對連續(xù)性變量行正態(tài)性檢驗,若為正態(tài)分布數(shù)據(jù)則以±s表示,通過單因素方差分析比較其組間差異,組內(nèi)差異通過最小顯著性差異法進行比較;若為偏態(tài)數(shù)據(jù),則以M(Q1,Q3)表示,通過非參數(shù)檢驗進行比較。此外,對于主觀評分,通過Kappa分評估兩醫(yī)師的一致性,Kappa≤0.20為較差,0.20<Kappa≤0.40為稍差,0.40<Kappa≤0.60為中等,0.60<Kappa≤0.80為較好,Kappa>0.80為好。以P<0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。
本研究共納入30例患者,其中男性16例,女性14例,平均年齡(63.37±6.73)歲;平均CTDIvol為(6.37±1.92)Gy;平均DLP為(282.42±106.33)mGy·cm;平均輻射劑量為(4.24±1.59)mSv。
對2名技師的主觀評分進行一致性比較,發(fā)現(xiàn)兩者主觀評分一致性較好,Kappa值為0.756。對3組圖像的主觀質(zhì)量評分進行分析,結(jié)果顯示3組圖像的主觀評分存在明顯的統(tǒng)計學差異(P<0.001);組間比較顯示,F(xiàn)IRST組評分優(yōu)于FBP組、AIDR 3D組(P<0.001),且AIDR3D組評分優(yōu)于FBP組(P<0.05)。相比于FBP重建算法,AIDR 3D、FIRST重建算法均可提高腎動脈對比度、清晰度,并顯著降低偽影,且FIRST算法組圖像質(zhì)量更佳,見表2和圖1。
圖1 腹部CT血管造影檢查圖像
表2 不同重建圖像主觀質(zhì)量評分比較(±s,分)
表2 不同重建圖像主觀質(zhì)量評分比較(±s,分)
注:P1為FIRST組與FBP組進行比較;P2為FIRST組與AIDR 3D組進行比較;P3為AIDR 3D組與FBP組進行比較。
組別 主觀質(zhì)量評分FBP組 2.93±0.37 AIDR 3D組 4.13±0.35 FIRST組 4.60±0.50 H值 32.246 P值 <0.001 P1值 <0.001 P2值 <0.001 P3值 0.038
由表3可知,在腹部主要血管及背景(肌肉)的SD值方面,F(xiàn)IRST組<AIDR 3D組<FBP組;在SNR及CNR方面,F(xiàn)IRST組>AIDR 3D組>FBP組;3組重建算法的SD值、SNR、CNR差異有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。3組腹部主要血管(腹腔干、腸系膜上動脈、腎動脈、肝右動脈)的CT值無統(tǒng)計學差異(P>0.05)。組內(nèi)分析顯示,AIDR 3D組和FIRST組所有血管的SD值均顯著低于FBP組(P<0.001),且FIRST組SD值低于AIDR 3D組,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.001);對于RHA,AIDR 3D組與FBP組的SNR無統(tǒng)計學差異(P>0.05);FIRST組、AIDR 3D組與FBP組的SNR、CNR均有統(tǒng)計學差異(P<0.05)。
表3 不同重建算法的腹部血管與背景的CT值、SD值、SNR及CNR(±s)
表3 不同重建算法的腹部血管與背景的CT值、SD值、SNR及CNR(±s)
注:P1表示FBP組與AIDR 3D組進行比較;P2表示FBP組與FIRST組進行比較;P3表示AIDR 3D組及FIRST組進行比較。SD:噪聲;SNR:信噪比;CNR:對比噪聲比;AA:腹主動脈;CT:腹腔干;SMA:腸系膜上動脈;RA:腎動脈;RHA:肝右動脈。
指標 FBP組 AIDR 3D組 FIRST組 F值 P值 P1值 P2值 P3值CT值A(chǔ)A 288.31±39.64 286.33±39.50 288.80±44.06 0.030 0.970 0.853 0.963 0.817 CT 275.71±39.01 272.75±37.05 278.24±40.23 0.150 0.861 0.769 0.801 0.585 SMA 277.52±39.63 275.82±38.12 285.37±37.33 0.529 0.591 0.865 0.430 0.338 RA 272.25±43.58 272.36±42.26 282.40±41.72 0.563 0.5571 0.992 0.358 0.363 RHA 263.28±45.58 259.38±45.04 281.45±54.79 1.757 0.179 0.757 0.152 0.083肌肉 50.63±9.91 49.40±8.92 51.23±9.46 0.293 0.747 0.614 0.808 0.455 SD AA 44.98±6.58 21.63±2.88 14.22±2.84 388.593 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 CT 41.33±7.68 21.89±6.47 13.32±4.40 154.331 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 SMA 43.02±12.19 22.76±7.16 14.02±5.03 88.447 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 RA 50.00±18.17 26.55±9.39 14.16±3.36 69.426 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 RHA 49.25±16.45 29.66±12.13 13.27±4.06 67.232 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001肌肉 38.35±9.12 18.93±4.65 15.45±4.13 112.566 <0.001 <0.001 <0.001 0.037 SNR AA 6.57±1.44 13.51±2.73 21.31±5.95 108.875 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 CT 6.87±1.47 13.33±3.68 23.69±10.37 52.639 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 SMA 7.13±2.78 13.56±5.26 24.09±12.84 32.972 <0.001 0.003 <0.001 <0.001 RA 6.20±2.59 11.33±4.10 21.07±5.92 87.576 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 RHA 5.95±2.25 10.22±4.30 24.57±15.35 33.013 <0.001 0.079 <0.001 <0.001 AA 6.51±1.93 13.07±3.37 16.25±4.75 59.039 <0.001 0.01 <0.001 <0.001 CT 6.20±2.00 12.35±3.27 15.48±4.34 59.949 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 SMA 6.24±1.92 12.53±3.29 16.02±4.32 66.604 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 RA 6.11±2.06 12.33±3.44 15.88±4.72 57.354 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 RHA 5.85±1.95 11.60±3.41 15.62±4.77 56.845 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 CNR
近年來,隨著CT重建技術(shù)的迅猛發(fā)展,不同圖像重建算法越來越廣泛地應(yīng)用于臨床,其中迭代CT重建技術(shù)使CT圖像質(zhì)量有明顯的提高[11]。其中,F(xiàn)IRST是一種新型的基于模型的迭代算法,該算法是真實的基于模型的迭代 重 建(Model Based Iterative Reconstruction,MBIR) 算法,即每一次迭代都要執(zhí)行一個前向投影步驟[12]。通過FIRST算法進行圖像重建,可以顯著提高小血管的空間分辨率,使血管更加銳利[12-13]。已有研究證實,使用AIDR 3D算法在腹部血管造影的圖像相較于FBP有一定的改善[14],而相較于AIDR 3D算法,F(xiàn)IRST算法在胸部、冠脈CTA、頭頸CTA的圖像質(zhì)量上優(yōu)勢明顯[15-17]。
本研究發(fā)現(xiàn),F(xiàn)IRST組中腹部主要血管(腹腔干、腸系膜上、腸系膜下動脈、腎動脈、肝右動脈)及背景肌肉的CNR、SNR較FBP組及AIDR 3D組明顯提高,AIDR 3D組和FIRST組在腹部大血管(腹主動脈、腹腔干、腸系膜上動脈和腎動脈)均可滿足診斷需求,但在顯示小的動脈,如肝右動脈時,F(xiàn)IRST組較AIDR 3D組有更清晰的圖像;主觀評價上,肝右動脈及其分支對比度更高,輪廓更加清晰、銳利,血管整體圖像質(zhì)量評分更高。臨床上在腸系膜上動脈栓塞疾病中,腹部CTA可多方位觀察,因FIRST算法對小血管顯示較其他算法更加清晰,使用FIRST算法重建的數(shù)據(jù)經(jīng)MIP、CPR后處理技術(shù)可以更清楚地看到腸系膜上動脈主干有無附壁血栓,管腔形態(tài)的變化,以及其稍遠端內(nèi)膜的情況,同時為疾病合理治療提供影像支持。有研究表明[18],與FBP重建方法相比,AIDR在相同掃描條件下可以提高腎動脈CTA圖像質(zhì)量,降低圖像噪聲,在本研究腎動脈的圖像客觀質(zhì)量評分中,相比于AIDR 3D組,F(xiàn)IRST組的CNR、SNR明顯提高,使腎動脈邊緣輪廓更加清晰,這為腎動脈狹窄性高血壓的診斷提供了更多的影像支持。也有研究表明,F(xiàn)IRST組在冠狀動脈常見疾病,如動脈粥樣硬化中血管斑塊密度和腔-斑塊對比度增加[19]。本研究在主觀圖像質(zhì)量評分中也發(fā)現(xiàn),F(xiàn)IRST算法能更加清晰的顯示斑塊,為臨床診斷提供更加清晰的圖像。
研究表明,AIDR 3D重建算法在不影響CT密度的情況下,與FBP相比,AIDR 3D將圖像噪聲降低了39%,從而提高了冠狀動脈 CT 血管成像(Coronary Computed Tomographic Angiography,CCTA)的SNR和CNR[20];Maeda等[15]研究發(fā)現(xiàn),在冠狀動脈CTA的應(yīng)用中,相比于AIDR 3D算法,使用FIRST算法進行重建,F(xiàn)IRST允許減少28%的劑量,同時提高圖像質(zhì)量。此外,Hassani等[17]在胸部低劑量CT的研究中發(fā)現(xiàn),與AIDR 3D相比,F(xiàn)IRST重建算法的圖像在肺窗(窗寬1500 HU,窗位650 HU)顯示下,SD值下降44%;在軟組織窗(窗寬400 HU,窗位35 HU)顯示下,SD值下降約32%;陸曉平等[21]發(fā)現(xiàn),在100 kV條件下使用全模型迭代技術(shù)的頭頸CTA圖像,相比于FBP組,F(xiàn)IRST組主動脈弓處的噪聲降低約77%,在大腦中動脈處噪聲降低約32%。此外,該研究還發(fā)現(xiàn),低劑量掃描的FIRST重建圖像質(zhì)量滿足診斷,因此,未來可以進一步在降低輻射劑量、對比劑劑量的基礎(chǔ)上,通過FIRST重建以提高圖像質(zhì)量。但本研究通過FIRST算法重建的腹部血管圖像的CT值未見顯著提高,這與Wu等[6]研究略有差異,其具體原因有待于進一步的研究,可能與圖像采用了FIRST BODY重建方式有關(guān),但上述發(fā)現(xiàn)與結(jié)論并不矛盾,通過FIRST重建獲得的圖像噪聲明顯降低,信噪比顯著增加,圖像也更加清晰。
本研究尚存在一定的局限性:① 本研究為單中心小樣本研究,可能存在部分偏倚;② 本研究僅選擇了標準模式的FIRST重建,未來可針對FIRST算法的多種重建模式進行研究;③ 本研究僅探討了FIRST技術(shù)對圖像質(zhì)量的改善情況,未進一步降低輻射劑量,探討FIRST技術(shù)對低劑量圖像掃描的改善情況。
本研究從客觀及主觀方面評估了FIRST算法在腹部CTA圖像方面的應(yīng)用價值,研究發(fā)現(xiàn),與FBP和AIDR 3D算法相比,F(xiàn)IRST重建算法可以顯著改善腹部CTA的圖像質(zhì)量,對于腸系膜上動脈、腎動脈等分支血管,特別是對于下一級的分支血管肝右動脈的顯示優(yōu)勢更為明顯。