CT成像技術(shù)在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影中的研究進(jìn)展

成慶，夏可周，郭衛(wèi)春

武漢大學(xué)人民醫(yī)院脊柱外科，武漢430060

近年來，隨著脊柱外科技術(shù)的飛速發(fā)展和內(nèi)固定材料的不斷完善，脊柱內(nèi)固定術(shù)已被廣泛用于治療脊柱腫瘤、炎癥、創(chuàng)傷、退行性病變等疾病。而內(nèi)固定誤置則是導(dǎo)致脊柱手術(shù)并發(fā)癥的重要原因。因此，準(zhǔn)確評估內(nèi)固定置入位置對預(yù)防脊柱手術(shù)并發(fā)癥具有重要意義［1］。目前，X線、CT、MRI是評估內(nèi)固定置入位置的常用影像學(xué)手段。盡管X線具有空間分辨率高的優(yōu)勢，但其圖像為重疊圖像，無法展示解剖細(xì)節(jié)；MRI具有軟組織對比度高的優(yōu)勢，但因金屬植入物破壞了局部磁場的均勻性，限制了其對內(nèi)固定置入位置的精準(zhǔn)評估［2］。相比之下，CT圖像的密度分辨率高，并且可通過多平面重組獲得三維解剖細(xì)節(jié)，在評估內(nèi)固定置入位置中具有獨特優(yōu)勢［3］。但是，由于金屬偽影干擾，CT圖像無法清晰顯示金屬-骨界面及鄰近的組織結(jié)構(gòu)。近年來，隨著CT硬件與軟件技術(shù)快速發(fā)展，去除金屬偽影的CT成像技術(shù)取得了長足進(jìn)步，為脊柱內(nèi)固定置入位置的精準(zhǔn)評估提供了更加可靠的依據(jù)。目前，去除金屬偽影新的CT成像技術(shù)主要有基于硬件的CT掃描參數(shù)優(yōu)化和基于軟件的后處理算法。本文結(jié)合文獻(xiàn)就CT成像技術(shù)在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影中的研究進(jìn)展作一綜述。

1.T圖像金屬偽影產(chǎn)生的常見原因

CT掃描視野內(nèi)存在金屬植入物時，由于金屬具有高衰減特性，X射線與金屬植入物相互影響，使獲得的投影數(shù)據(jù)失真，在CT圖像中表現(xiàn)為金屬偽影。金屬偽影的產(chǎn)生是多種因素共同作用的結(jié)果，包括X線束硬化、光子饑餓、康普頓散射、部分容積效應(yīng)等，其中X線束硬化是導(dǎo)致脊柱內(nèi)固定金屬偽影產(chǎn)生的主要原因［4］。

X線束硬化可導(dǎo)致產(chǎn)生沿X線衰減方向的暗條紋，加之康普頓散射，沿X線衰減方向的鄰近探測器檢測到比預(yù)期更多的光子，并且經(jīng)濾波后相鄰探測器之間的信號差異被放大，最終在其衰減方向上產(chǎn)生明暗相間的條紋偽影。增加管電壓和提高X線束的平均能量是減輕X線束硬化和康普頓散射的有效方法。另外，光子饑餓效應(yīng)能夠?qū)е庐a(chǎn)生沿金屬植入物長軸方向的條狀低密度偽影。而過低的管電壓、管電流是導(dǎo)致光子饑餓效應(yīng)產(chǎn)生的主要原因。同時，掃描螺距過大和掃描層厚過薄也是導(dǎo)致光子饑餓效應(yīng)產(chǎn)生的重要因素。增加管電壓、管電流以及減小掃描螺距、增加掃描層厚是減少光子饑餓效應(yīng)產(chǎn)生的有效途徑。由于密度差異較大，部分容積效應(yīng)會造成金屬植入物與周圍組織分界顯示模糊，導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，降低了CT圖像的空間分辨率。與X線束硬化、光子饑餓、康普頓散射相比，隨著探測器硬件不斷進(jìn)步，采集層厚越來越薄，部分容積效應(yīng)對金屬偽影產(chǎn)生的影響越來越小，但仍不可避免。

2.T在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影中的應(yīng)用進(jìn)展

目前，去除金屬偽影新的CT成像技術(shù)主要有基于硬件的CT掃描參數(shù)優(yōu)化和基于軟件的后處理算法兩大類。基于硬件的CT掃描參數(shù)優(yōu)化是在原始數(shù)據(jù)采集階段，通過調(diào)整管電壓、管電流、掃描螺距以及應(yīng)用錫濾過器等，來去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的干擾?；谲浖暮筇幚硭惴▌t是通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和校正，來去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的干擾。其中，迭代重建（IR）、金屬偽影去除（MAR）和虛擬單能量成像（VMI）是常用的基于軟件的后處理算法。

2.1.于硬件的CT掃描參數(shù)優(yōu)化在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影中的應(yīng)用 CT掃描參數(shù)優(yōu)化是基于硬件的去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的常用方法，通過調(diào)整管電壓、管電流、準(zhǔn)直器寬度、掃描螺距等參數(shù)，從而在數(shù)據(jù)采集階段實現(xiàn)去除金屬偽影。雖然CT掃描參數(shù)優(yōu)化能夠降低圖像噪聲，提高圖像信噪比，但會導(dǎo)致患者接受的輻射劑量增加［4］。通過優(yōu)化CT掃描參數(shù)還可在不增加輻射劑量下達(dá)到去除金屬偽影的效果。彭剛等［5］研究發(fā)現(xiàn)，增加管電壓聯(lián)合降低管電流，可在不增加輻射劑量下顯著減少椎弓根螺釘造成的金屬偽影。相較于優(yōu)化其他CT掃描參數(shù)，提高管電壓對去除金屬偽影的效果最顯著。這與提高X線束的平均能量，從而減少X線束硬化和康普頓效應(yīng)有關(guān)。

與提高管電壓來實現(xiàn)去除金屬偽影相比，錫濾過器是通過濾除原發(fā)射線束中的低能X線光子，在不增加管電壓情況下實現(xiàn)提高X線束的平均能量，從而達(dá)到去除金屬偽影的目的。ZHOU等［6］研究發(fā)現(xiàn)，與未使用錫過濾器相比，使用錫過濾器的脊柱內(nèi)固定CT圖像噪聲降低26%，不僅能顯著減少金屬偽影，還能降低患者接受到的輻射劑量。另外，HUFLAGE等［7］研究報道，與VMI算法相比，在低劑量CT成像中，錫濾過器對去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影具有顯著優(yōu)勢。雖然錫濾過器去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的效果明顯提高，但仍不能完全去除金屬偽影。這是因為X線束經(jīng)錫濾過器后，依然是混合能量的X線束，仍舊不可避免X線束硬化。此外，金屬偽影并非僅由X線束硬化引起。

通過優(yōu)化CT掃描參數(shù)去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影，對CT硬件要求不高，簡單易行，在國內(nèi)高端CT尚未普及的情況下，具有廣泛的應(yīng)用價值［8］。另外，優(yōu)化CT掃描參數(shù)能夠增加原始數(shù)據(jù)固有的保真度，為基于軟件的后處理算法進(jìn)一步去除金屬偽影奠定了基礎(chǔ)。但是，優(yōu)化CT掃描參數(shù)對脊柱內(nèi)固定金屬偽影去除的效果有限，難以滿足臨床精準(zhǔn)診斷的要求。

2.2.于軟件的后處理算法在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影中的應(yīng)用 基于軟件的后處理算法是通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和校正，來去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的干擾。基于軟件的后處理算法去除金屬偽影的效果顯著，但同時也會對原始數(shù)據(jù)造成一定破壞，進(jìn)而導(dǎo)致圖像失真。目前，IR、MAR、VMI是基于軟件的后處理算法去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的研究熱點。這三種算法基于不同的原理，在去除金屬偽影效果上也存在一定差異。

2.2.1.R算法 IR算法是將圖像數(shù)據(jù)的理論投影值和實測投影值進(jìn)行比較，通過不斷用變量的舊值遞推新值的方式，將X線束硬化融合至正投影過程中，以達(dá)到在圖像重建過程中消除硬化線束偽影的目的。IR算法具有良好的抗噪性和較強的去除金屬偽影能力。王霞等［9］研究報道，IR算法能夠降低圖像噪聲，提高圖像細(xì)節(jié)對比度，從而有效去除金屬偽影。與傳統(tǒng)的IR算法相比，基于模型的迭代重建（MBIR）算法是新一代重建算法，能夠有效提高圖像密度分辨力，更好地去除X線束硬化偽影并顯著降低輻射劑量［10］。有研究證實，與MAR算法相比，MBIR算法在去除小型金屬植入物邊緣輪廓金屬偽影方面更具優(yōu)勢［11］。其原因在于傳統(tǒng)的IR算法基于多種理想狀態(tài)且數(shù)據(jù)采集過程簡化近似，而MBIR算法則通過對CT圖像系統(tǒng)建模，考慮到系統(tǒng)噪聲、X線束硬化、X線散射、探測器特性等因素的影響，減少了投影數(shù)據(jù)測量值與理論值之間的誤差。不同于肩、髖、膝關(guān)節(jié)內(nèi)固定，脊柱內(nèi)固定金屬植入物的結(jié)構(gòu)復(fù)雜且構(gòu)件較小，MBIR算法在去除此類植入物金屬偽影方面具有一定價值。另外，F(xiàn)UKUSHIMA等［12］研究發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的IR、MAR算法相比，在低劑量CT圖像中，MBIR算法圖像噪聲最小，去除腰椎內(nèi)固定金屬偽影的效果最佳。究其原因，在低劑量條件下采集的投影數(shù)據(jù)會受噪聲干擾，尤其是在金屬偽影干擾下，噪聲進(jìn)一步增大，從而影響了重建圖像的質(zhì)量和精度。因此，與其他后處理算法相比，MBIR算法在脊柱內(nèi)固定術(shù)后低劑量CT掃描中更具優(yōu)勢。

但與其他后處理算法相比，IR算法在去除金屬偽影效果方面并不理想，其提供的影像解剖細(xì)節(jié)依舊無法完全滿足臨床診斷要求。其原因在于IR算法對金屬偽影投影數(shù)據(jù)的校正不具針對性且迭代強度過高，會導(dǎo)致圖像產(chǎn)生斑點狀或蠟像狀偽影。最新研究表明，與IR算法相比，深度學(xué)習(xí)CT圖像重建（DLIR）算法在去除金屬偽影方面具有顯著優(yōu)勢，并且能夠?qū)崿F(xiàn)超低輻射劑量成像［13］。因此，DLIR算法在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影方面的應(yīng)用前景廣闊，有望成為去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的新手段。

2.2.2.AR算法 MAR算法通過閾值分割法，分割并剔除投影數(shù)據(jù)中的金屬偽影數(shù)據(jù)，利用未受金屬偽影影響的投影數(shù)據(jù)對金屬偽影區(qū)域進(jìn)行插值、校正，最終達(dá)到去除金屬偽影的目的。MAR算法去除金屬偽影最早由KALENDER等［14］提出，后經(jīng)其他學(xué)者發(fā)展和進(jìn)一步研究，目前主要分為插值法、迭代法、混合法三類。基于IR的MAR算法能夠在原始數(shù)據(jù)不足且噪聲較多的情況下重建出高質(zhì)量圖像。與IR算法不同，MAR算法在原始數(shù)據(jù)處理過程中，多了一個對金屬偽影區(qū)域數(shù)據(jù)分割的步驟，從而確保對金屬偽影數(shù)據(jù)進(jìn)行特異性校正，而對周圍非金屬偽影區(qū)域數(shù)據(jù)則無影響。因此，與其他后處理算法相比，MAR算法對重度金屬偽影的去除效果較好，并且其對周圍未受金屬偽影影響組織的CT值無影響。姬龍等［15］研究表明，MAR算法可明顯去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影，偽影區(qū)域CT值更接近其真實CT值，幾乎完全去除了金屬偽影的干擾。但也有研究發(fā)現(xiàn)，MAR算法在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的同時，會引入新的偽影，從而導(dǎo)致骨質(zhì)和椎管的失真度增加［16］。CECCARELLI等［17］研究認(rèn)為，MAR算法引入的新偽影，對骨-金屬邊界的評價效果不理想，存在低估金屬植入物實際尺寸的風(fēng)險，易誤診為植入物松動或斷裂。另外，在低劑量CT掃描中，MAR算法去除金屬偽影的效果并不理想［12］，其原因可能是由于噪聲導(dǎo)致對金屬偽影區(qū)域數(shù)據(jù)的分割不準(zhǔn)確。

基于深度學(xué)習(xí)的MAR算法是一種去除金屬偽影的新方法［13］。最新的研究表明，與傳統(tǒng)的MAR算法相比，基于深度學(xué)習(xí)的MAR算法可顯著減少脊柱內(nèi)固定細(xì)微的金屬偽影，更好地恢復(fù)金屬周圍組織結(jié)構(gòu)的解剖細(xì)節(jié)，從而提高圖像質(zhì)量［18］。基于深度學(xué)習(xí)的MAR算法的性能取決于用于模型訓(xùn)練的大規(guī)模數(shù)據(jù)的質(zhì)量。然而，在臨床上很難獲得足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，真實臨床環(huán)境下難以完美擬合真實的物理條件，這限制了其臨床應(yīng)用。盡管如此，隨著研究深入和技術(shù)發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的MAR算法在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影方面展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用前景，有望成為去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的新手段。

2.2.3.MI算法 傳統(tǒng)CT掃描提供的是混合能量圖像，會受X線束硬化偽影的影響。VMI算法是基于物質(zhì)分解的原理，通過對雙能CT原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和解析，從而獲得不同能量水平的單能量CT圖像。理論上，單能量CT圖像無X線束硬化偽影的干擾［19］。已有研究表明，高KeV的VMI算法可顯著去除高密度和低密度金屬偽影，使偽影內(nèi)組織CT值更接近真實CT值［20］。雖然錫濾過器能夠增加X線束的平均能量，但其提供的仍然為混合能量的X線圖像，而VMI算法是單一能量圖像，理論上可以完全消除X線束硬化偽影的影響。ANHAUS等［21］研究報道，MAR算法在去除肩、髖、膝關(guān)節(jié)等大型金屬植入物金屬偽影方面效果較好，而VMI算法在去除脊柱內(nèi)固定這類小型金屬植入物偽影方面效果較好。這與VMI算法不會引入新的偽影有關(guān)。李嘉鵬等［22］研究發(fā)現(xiàn)，隨著KeV遞增，金屬偽影逐漸減少，椎弓根螺釘、椎弓根骨皮質(zhì)以及金屬-骨界面顯示越來越清晰，暗條紋偽影內(nèi)CT值呈遞增趨勢，亮條紋偽影內(nèi)CT值呈遞減趨勢。有研究報道，與MAR算法相比，VMI算法在顯示椎弓根螺釘及其鄰近骨組織的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)上更具優(yōu)勢［17］。最近HACKENBROCH等［23］研究報道，與VMI算法相比，錫濾過器聯(lián)合VMI算法能夠更好地顯示椎弓根螺釘及其鄰近骨組織的精細(xì)結(jié)構(gòu)，其原因可能是錫濾過器可減少X線束硬化偽影對原始圖像數(shù)據(jù)的影響，減少了金屬偽影對原始數(shù)據(jù)的干擾，從而使原始數(shù)據(jù)處理和解析的準(zhǔn)確度明顯提高。

高KeV的VMI圖像可有效減少脊柱內(nèi)固定金屬偽影的影響，但其組織對比度降低，軟組織的層次對比欠佳，噪聲增加，不利于周圍軟組織顯示［24］。噪聲優(yōu)化的VMI算法在減少金屬偽影的同時，可顯著降低噪聲干擾，提高圖像質(zhì)量，在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影方面取得了非常不錯的效果。ZENG等［25］研究發(fā)現(xiàn)，與VMI算法相比，噪聲優(yōu)化的VMI算法最佳能級和圖像噪聲顯著降低，去除金屬偽影的效果顯著增強。然而，在投影數(shù)據(jù)的采集過程中存在噪聲，尤其是在低劑量CT掃描下，造成圖像數(shù)據(jù)不能反映其真實衰減情況，無法獲得準(zhǔn)確的CT值分布，這是導(dǎo)致VMI算法不能去除全部金屬偽影的主要原因［7］。GONG等［26］研究發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的VMI算法相比，基于深度學(xué)習(xí)的VMI算法可在低KeV的VMI算法中有效去除X線束硬化金屬偽影。因此，基于深度學(xué)習(xí)的VMI算法有望成為未來去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的重要研究方向。

2.2.4.算法聯(lián)合 IR、MAR、VMI算法在去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影方面均具有一定效果，但每種后處理算法有各自的優(yōu)勢和內(nèi)在的局限性，沒有一種單獨的后處理算法可以達(dá)到最佳去除金屬偽影的效果。

ISHIKAWA等［27］研究表明，與單一的VMI算法相比，VMI算法聯(lián)合MBIR算法能夠降低圖像噪聲、提高圖像質(zhì)量，并可顯著去除脊柱內(nèi)固定的條紋偽影。這可能是因為MBIR算法能夠提高圖像信噪比，而高信噪比的原始圖像數(shù)據(jù)能夠反映其真實的CT值，從而保證物質(zhì)分解的準(zhǔn)確性，更好地實現(xiàn)去除金屬偽影的目的。WICHTMANN等［28］研究發(fā)現(xiàn)，MAR算法聯(lián)合低能級VMI算法能夠有效去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影，并且未引入新的偽影。此外，IR算法聯(lián)合MAR算法不僅可有效去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影，還可校正由MAR算法引入的新偽影。這是因為IR算法可降低原始圖像的噪聲，使MAR算法在金屬偽影數(shù)據(jù)分割過程中更加精確，從而有利于精準(zhǔn)地去除金屬偽影。

有研究報道，基于深度學(xué)習(xí)的后處理算法在去除金屬偽影方面取得了較好的效果［13，18，26］。但由于缺乏大量的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，限制了基于深度學(xué)習(xí)的后處理算法進(jìn)一步發(fā)展。隨著光子計數(shù)CT的應(yīng)用，使得在低劑量條件下生成高質(zhì)量的CT圖像成為可能。RAU等［29］研究表明，與傳統(tǒng)的能量積分CT圖像相比，光子計數(shù)CT圖像信噪比顯著升高，圖像噪聲顯著降低，可更好地去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影。隨著光子計數(shù)CT在脊柱內(nèi)固定成像上廣泛應(yīng)用，臨床可獲得大量高質(zhì)量的CT圖像數(shù)據(jù)，這為多種基于深度學(xué)習(xí)的后處理算法聯(lián)合去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的探索奠定了基礎(chǔ)。

綜上所述，當(dāng)前基于CT去除金屬偽影新的CT成像技術(shù)主要有基于硬件的CT掃描參數(shù)優(yōu)化和基于軟件的后處理算法。CT掃描參數(shù)優(yōu)化去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影簡單易行，可在中低端CT中廣泛應(yīng)用，但其去除金屬偽影的效果有限，難以滿足臨床精準(zhǔn)診斷的要求。IR、MAR、VMI是去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影常用的后處理算法，IR算法可在低輻射劑量下較好地去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影，MAR、VMI算法也能較好地去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影，但MAR算法可能引入新的偽影，不能單獨作為診斷依據(jù)，而VMI算法可增加圖像噪聲、降低對比度，不利于軟組織顯示。與單一的后處理算法相比，多種后處理算法聯(lián)合去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影的效果更好。同時，隨著CT硬件與軟件技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的后處理算法、光子計數(shù)CT等成為去除脊柱內(nèi)固定金屬偽影新的研究方向，具有更廣闊的應(yīng)用前景。