楊彥兵 田艷鑫 謝志遠 于梓婷 阮小偉 汪芳 楊利莉

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，心腦血管疾病已經(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［1］。頭頸CT血管成像（CTA）［2-3］因其無創(chuàng)、快速、有效等特點在腦血管疾病篩查、排除方面有較大作用，但頸內(nèi)動脈及椎動脈顱底段（C2～7、V3～4）走行迂曲，鄰近結(jié)構(gòu)復雜，容易受鄰近骨骼偽影影響，使頭頸CTA應用有了一定的局限性。此外，不同圖像重建算法在不改變掃描參數(shù)的情況下也會影響圖像質(zhì)量和診斷結(jié)果。近年來，人工智能（artificial intelligence，AI）一直是比較熱點的話題，有人將AI技術(shù)應用到CT圖像的重建中，如基于深度學習圖像重建（deep learning image reconstruction，DLIR）算法。本研究旨在通過與基于多模型的自適應統(tǒng)計迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction-Veo）技術(shù)比較，探討DLIR算法在提升頭頸CTA顱底血管圖像質(zhì)量及診斷信心中的價值。

方 法

1. 一般資料

選擇2021年11月—2022年1月在我院接受頭頸CTA檢查的40例疑診腦血管疾病患者，其中男18例，女22例，年齡36～67歲。主要臨床癥狀有頭暈、突發(fā)言語不清、肢體障礙等。排除標準：①碘對比劑過敏者；②肝腎功能不全、甲亢等不能注射造影劑者；③支架置入或動脈瘤夾閉術(shù)后者。納入的患者均簽署知情同意書。

2. 設(shè)備及掃描參數(shù)

采 用GE公 司 的256排CT掃 描 儀（GE Healthcare， Milwaukee，WI，USA）。掃描參數(shù)：管電壓70 kV、智能管電流調(diào)控Smart mA模式、機架旋轉(zhuǎn)速度0.5 s/r、螺距0.992。雙筒高壓注射器，對比劑為碘佛醇（350 mgI/mL），注射流率4.5 mL/s，劑量0.6 mL/kg，經(jīng)右側(cè)肘正中靜脈注入。

3. 檢查方法及圖像處理

受檢者仰臥位，雙手垂放于身體兩側(cè)，去除假牙及金屬異物，頭先進，掃描時叮囑患者平靜呼吸，保持頭部固定不動，不做吞咽動作，掃描范圍從主動脈弓至顱頂。采用Smartprep技術(shù)動態(tài)監(jiān)測氣管分叉層面的降主動脈，檢測閾值設(shè)置為90 HU，延遲掃描時間為3 s，后以相同流速追加20～30 mL生理鹽水沖洗。

掃描完成后在主機上利用原始數(shù)據(jù)重建不同算法及水平薄層軸位圖像，并傳輸至ADW4.7.1后處理 工 作 站，包 括60%ASIR-V、90%ASIR-V、DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H。所有重建圖像層厚均為0.625 mm。

4. 觀察指標

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多平面重組（MPR）、最大密度重建（MIP）、容積再現(xiàn)（VR）等技術(shù)對5組圖像進行盲評（患者信息及重建算法），如意見不一致則由高年資醫(yī)師確定最終結(jié)果進行后續(xù)分析。根據(jù)顱底血管軸面主觀噪聲、組織結(jié)構(gòu)對比及斑塊顯示情況等進行分級評分（如圖1所示）：4分為優(yōu)秀，無明顯主觀噪聲或蠟樣偽影，血管邊緣清晰、光滑，斑塊顯示清；3分為良好，主觀圖像噪聲極少或輕微蠟像偽影，血管邊緣清晰、光滑，斑塊顯示良好；2分為好，主觀圖像噪聲較明顯或蠟像偽影明顯，血管邊緣毛糙、模糊，斑塊顯示尚可，但缺乏診斷信心；1分為差，主觀噪聲明顯，血管邊緣毛糙、模糊，鄰近靜脈污染嚴重，斑塊顯示不清。

圖1 典型病例（男，50歲，頭暈）影像

4.2 圖像客觀評價

由一位主治醫(yī)師在ADW4.7.1后處理工作站對相同層面及位置的5組軸位圖像進行測量。包括以下數(shù)據(jù)：雙側(cè)頸內(nèi)動脈C2、4、5段CT值（其平均值為CT1）及椎動脈V3、4段CT值（其平均值為CT2），感興趣區(qū)（ROI）大小在5～10 mm2；同層面顳肌平均CT值（CT3）及對應的噪聲平均值（SD），ROI大小在30～50 mm2。通過以下公式計算對比度噪聲比（CNR）和信噪比（SNR）：頸內(nèi)動脈CNR=（CT1-CT3）/SD，頸內(nèi)動脈SNR=CT1/SD，椎動脈CNR=（CT2-CT3）/SD，椎動脈SNR=CT2/SD。5組圖像的ROI用復制、粘貼以確保ROI的大小一致。

5. 統(tǒng)計學分析

采用SPSS21.0軟件進行統(tǒng)計學分析。計量資料以±s表示，計數(shù)資料以頻數(shù)表示。圖像主觀評分采用秩和檢驗，客觀評價指標采用方差分析。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結(jié) 果

1. 圖像質(zhì)量主觀評分

不同算法及水平重建圖像主觀評分分布情況見表1。ASIR-V與DLIR算法不同水平重建圖像主觀評分差異有統(tǒng)計學意義（H=47.97，P＜0.05）；DLIR-H主觀評分最高，4分所占比例最多。90%ASIR-V主觀評分有較60%ASIR-V降低趨勢，但差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。DLIR主觀評分有隨重建水平升高而升高趨勢，但差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），DLIR-H及DLIR-M的主觀評分明顯高于60%ASIR-V，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。

表1 不同算法及水平重建圖像主觀評分分布（例）

2. 圖像質(zhì)量客觀評價

椎動脈及頸內(nèi)動脈不同算法及水平重建圖像客觀評價結(jié)果見表2。椎動脈及頸內(nèi)動脈不同水平ASIR-V及DLIR重建圖像CT值間差異均無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。隨著ASIR-V及DLIR重建水平的增加，圖像噪聲均減低，DLIR-H的噪聲最低，與60%ASIR-V比較，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），噪聲減低29.4%。隨著ASIR-V及DLIR水平的增加，椎動脈及頸內(nèi)動脈SNR、CNR均升高，椎動脈DLIR-H重 建 圖 像SNR、CNR最 高，并 與60%ASIR-V比較，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），SNR、CNR分別提高44.7%、45.1%；頸內(nèi)動脈90%ASIR-V重建圖像SNR、CNR最高，DLIR-H圖像僅次于90%ASIR-V，其SNR與60%ASIR-V比較，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），CNR與60%ASIR-V比較，差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。

表2 不同算法及水平重建圖像客觀評價結(jié)果

討 論

在CT硬件設(shè)備及掃描參數(shù)不變化的情況下，不同圖像重建算法會影響圖像質(zhì)量和診斷結(jié)果。因此，從CT應用以來，不同公司先后推出了眾多不同的圖像重建算法，主要包括濾波反投影算法（filter back projection，F(xiàn)BP）及迭代重建算法。目前，基于多模型的自適應統(tǒng)計迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction-Veo，ASIR-V）是GE公 司設(shè)備的主流算法，其具有提高圖像質(zhì)量、降低輻射劑量的作用，可通過改變自身權(quán)重，達到不同程度的降噪效果，但有多項研究顯示圖像質(zhì)量并不是和迭代水平成正比，當ASIR-V水平過高時，圖像將會出現(xiàn)“蠟質(zhì)”偽影［4-6］。本研究結(jié)果進一步證實了這一理論，雖然90%ASIR-V噪聲較60%ASIR-V噪聲減低，SNR、CNR提高，但主觀評分降低，60%ASIR-V重建圖像可兼顧噪聲及圖像質(zhì)量，滿足臨床最大需求。

近年來，AI在利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network，DNN）改進CT圖像重建方面的潛力得到了研究。本研究中應用的DLIR是以高劑量FBP圖像為金標準進行訓練，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)進行比較，輸出圖像并將差異反饋于DNN供其修改，并多次重復該過程，直至輸出圖像與相同數(shù)據(jù)高劑量圖像達到精確匹配［7-8］。本研究旨在探討DLIR算法在提升頭頸CTA顱底血管圖像質(zhì)量及診斷信心中的價值。

本研究結(jié)果表明，在頭頸CTA顱底血管圖像中，與ASiR-V比較，DLIR表現(xiàn)出較好的降噪能力，降噪能力與重建水平呈正相關(guān)；同時，DLIR可以明顯改善圖像質(zhì)量，頸內(nèi)動脈及椎動脈SNR、CNR均明顯升高；在主觀評價中，DLIR評分較ASiR-V高，并隨DLIR重建水平升高而升高，但不同重建水平之間差異沒有統(tǒng)計學意義。這與Greffier等［9-14］在體模及腹部、胸部、顱腦等部位的研究結(jié)果基本一致。除此之外，作者發(fā)現(xiàn)在DLIR圖像上更加容易識別粥樣硬化斑塊，提高診斷信心，尤其對于圖像質(zhì)量差的患者更加有幫助，這對于臨床診斷及治療至關(guān)重要。目前，降低輻射劑量的主要方法是改變掃描參數(shù)，比如降低管電壓、自動管電流技術(shù)、增大螺距、縮短掃描時間等，但同時會增大圖像噪聲，降低圖像質(zhì)量，影響診斷結(jié)果。本研究中采用的管電壓是70 kV，平均有效輻射劑量為0.89 mSv，但DLIR圖像完全滿足臨床診斷需求。因此，DLIR的應用可以通過彌補由改變掃描參數(shù)所導致的圖像質(zhì)量下降而進一步間接降低輻射劑量。

本研究中在DLIR中高水平（M、H）圖像中未發(fā)現(xiàn)類似于ASIR-V圖像中的蠟樣偽影及其他偽影。這 與 腹 部 的 相 關(guān) 研 究 不 同，Jensen等［15］認 為，DLIR-H的圖像過度平滑，存在塑料圖像紋理，與DLIR-L相比，整體圖像質(zhì)量顯示欠佳，其認為由于DLIR降噪算法的局限性，DLIR-H去噪強度過高，導致圖像紋理發(fā)生變化，成像的微小結(jié)構(gòu)損失，圖像質(zhì)量變得模糊，并會導致診斷信心降低。

本研究的局限性在于：由于所納入的病例數(shù)較少及病例病種有限，未具體探討DLIR在顱底血管不同疾病中的診斷價值。

綜上所示，在頭頸CTA顱底血管成像中，與ASIR-V相比，DLIR可以進一步降低圖像噪聲，提升圖像質(zhì)量和診斷信心，并在降低輻射劑量方面存在極大潛力。