CT扫描剂量和迭代重建算法对胸部不同区域纯磨玻璃结节成像质量及检出能力的影响：体模研究*
时间：2023-06-12 09:50:20 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
王 鸿，曾勇明△，刘 强，娄 豪，孙静坤，葛 冰，郑 月
1.重庆宏仁一医院放射科，重庆 408400；
2.重庆医科大学附属第一医院放射科，重庆 400016；
3.佳能医疗系统(中国)有限公司，四川成都 610016
胸部低剂量螺旋CT对肺结节及早期肺癌的检出有较大的优势[1]，采用图像薄层重建，能较好地显示肺磨玻璃结节(GGN)，有助于筛查肺部的早期肿瘤[2]。有研究表明，在胸部CT扫描时不同区域的噪声分布存在一定的差异性[3]。GGN是胸部肿瘤浸润性肺腺癌(IA)的一种特殊影像学表现形式[4-5]。GGN直径和CT值被认为是评估IA的重要指标[6]。GGN在CT图像上可表现为混合性GGN和纯磨玻璃结节(pGGN)。既往研究报道，CT扫描参数和重建算法的改变会对GGN的观察和检出造成一定影响，尤以pGGN为甚,且胸部CT扫描时不同区域的噪声分布存在一定差异，从而影响了影像学评估的准确性[7-8]。pGGN的形态学观察和CT值测量与肿瘤的良恶性鉴别、肿瘤侵袭性及预后评估等密切相关。但目前较少见胸部不同区域pGGN成像质量及检出率影响因素方面的研究。本研究基于仿真体模试验，就胸部不同区域pGGN在两种扫描剂量的扫描模式和两种三维自适应迭代剂量降低(AIDR 3D)算法重建图像下，对图像质量客观评价指标及检出率进行对比分析，以探明低剂量CT对胸部不同区域pGGN成像质量和检出的能力的影响。
1.1材料 试验对象为日本Kyoto Kagaku公司生产的“Lungman N1”型男性胸部体模，大小为43 cm×40 cm×48 cm，胸围约94 cm，质量约为18 kg，包括仿真的胸壁、横膈膜、纵隔、心脏、肺及肺血管，均与真实人体组织的衰减性相同，胸腔内肺血管之间的空间包含空气。该体模双臂向上举起，体位与患者实际扫描时一致；
模拟球形结节表面光滑。由于文献[9]推荐的肺结节CT随诊方案中，≤4 mm、5 mm、8 mm及10 mm通常作为结节大小定量的临界值，因此本研究选择了4种不同直径(3、5、8、10 mm)，标称CT值分别为-650、-800 HU的pGGN，分3次分别置入胸部双肺不同叶段的肺实质、胸膜下和纵隔旁区域,见图1(选取部分展示：-650 HU 8 mm pGGN、-650 HU 10 mm pGGN及-650 HU 10 mm pGGN在体模3个区域的布放)。
注：A为-650 HU 8 mm pGGN 在胸膜下区域显示；
B为-650 HU 10 mm pGGN在纵隔旁区域显示；
C为-800 HU 10 mm pGGN在肺实质区域显示。
1.2方法
1.2.1图像采集与重建 使用佳能(东芝)Aquilion CXL 64排CT对仿真体模进行扫描，管电压120 kV，螺距因子0.993，矩阵768×768，层厚及间隔5 mm，扫描时间0.5 s/r。采用自动管电流调制技术，按照设备预设的由高到低的2个扫描剂量等级(常规剂量组、低剂量组)进行扫描。图像重建层厚1.0 mm，层间距0.8 mm。两组均采用AIDR 3D算法，按照设备厂家预制的Standard模式和Mild模式重建图像。厂家的定义：AIDR 3D算法在扫描前(前置)或扫描后(后置)均可使用，AIDR 3D算法前置使用时，Standard模式可使剂量降低至原剂量的75%，Mild模式可降低至原剂量的50%；
后置使用AIDR 3D算法可降低噪声、优化图像，Standard模式降噪效果好于Mild模式。本试验先行胸部不同区域pGGN在两种剂量下扫描，采用后置AIDR 3D算法Standard模式重建图像，以判断不同区域、不同剂量扫描时图像质量各项客观指标的差异性；
再采用后置AIDR 3D算法Standard和Mild两种模式重建图像，判断各种噪声环境下pGGN的检出情况。
1.2.2试验数据测量及计算 本试验根据两种扫描剂量模式和两种AIDR 3D算法模式分别进行研究。常规剂量扫描下，重建Standard和Mild模式的AIDR 3D算法图像；
低剂量扫描下，重建Standard、Mild模式的AIDR 3D算法图像。计算图像质量客观指标和pGGN检出率。
1.2.2.1图像质量客观指标 选择标称CT值为-650 HU、直径为10 mm的模拟结节，测量其中心层面CT值、噪声值(CT值的标准差)以及同一层面与该结节邻近的肺组织CT值、噪声值，均测量3次，计算平均噪声(SD)、信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。SNR=pGGN平均CT值/pGGN SD值；
CNR=(pGGN平均CT值-邻近肺组织平均CT值)/邻近肺组织SD值。
1.2.2.2pGGN检出率 将试验重建出的层厚1.0 mm、层间距0.8 mm的薄层图像，由2名有10年胸部CT诊断经验的放射科医师，按照试验所得图像顺序进行双盲法阅片，查找肺结节，记录肺结节检出情况。分为2组(≤5 mm pGGN组和≥8 mm pGGN组)，计算pGGN检出率。pGGN检出率=pGGN检出个数/pGGN实际个数×100%。
2.1两种扫描剂量胸部不同区域-650 HU 10 mm pGGN图像质量客观指标的比较 同一后置AIDR 3D算法(Standard模式)下，常规剂量组整体图像质量较好。与常规剂量组比较，低剂量组位于胸膜下和纵隔旁区域pGGN的SNR及CNR降低，差异均有统计学意义(P<0.05)，而两组位于肺实质区域pGGN的SD、SNR及CNR值接近，差异均无统计学意义(P>0.05)。见表1。
表1 两种扫描剂量胸部不同区域-650 HU 10 mm pGGN图像质量客观指标对比
2.2两种扫描剂量联合两种后置AIDR 3D算法(Standard和Mild模式)不同组合在胸部不同区域pGGN(-650 HU和-800 HU)的检出率比较 (1)在常规剂量组，常规剂量联合Standard-AIDR算法，胸部不同区域pGGN检出率不受影响；
常规剂量联合Mild-AIDR算法，对胸部不同区域≤5 mm pGGN的检出率均有不同程度影响，其检出率明显低于≥8 mm的pGGN(P<0.05)。(2)在低剂量组，低剂量联合Standard-AIDR算法较低剂量联合Mild-AIDR算法，检出≥8 mm的pGGN时，两种组合的检出率相当且不受影响；
检出≤5 mm的pGGN时，低剂量联合Standard-AIDR算法的检出率优于低剂量联合Mild-AIDR算法(P<0.05)。(3)本组试验共出现4个最低pGGN检出率(17%)，均为Mild-AIDR算法检测≤5 mm pGGN，且在纵隔旁出现次数最多(占3/4：分别为-650 HU pGGN常规剂量联合Mild-AIDR算法、-650 HU pGGN低剂量联合Mild-AIDR算法和-800 HU pGGN低剂量联合Mild-AIDR算法)。见表2。
表2 两种扫描剂量联合两种AIDR 3D算法下胸部不同区域pGGN的检出率(%)
续表2 两种扫描剂量联合两种AIDR 3D算法下胸部不同区域pGGN的检出率(%)
自20世纪70年代以来，我国癌症发病率及病死率一直呈上升趋势，肺癌发病率的上升趋势则更为明显。早期肺癌多表现为磨玻璃结节，磨玻璃结节的成像质量和检出情况直接影响疾病的诊治及预后[10-11]。随着胸部高分辨率CT检查的普及，磨玻璃结节的检出率明显提高。EGUCHI等[12]对125例pGGN进行随访，发现结节增长与稳定的两组pGGN的平均CT值差异有统计学意义(P<0.05)，界值约为-670 HU；
在另一项研究中，计算出pGGN发生浸润的CT界值为-680 HU[13]。因此，本研究采用-650 HU及-800 HU的球形结节来模拟肺肿瘤性pGGN。
目前降低扫描剂量主要是通过降低管电压和管电流及加大螺距等方法来实现[14]。但是针对不同体型的患者，很难进行精细化的调整，管电压、管电流的降低也预示着X射线穿透力的下降、X射线量减少，会导致图像的噪声增大，对比度降低等[15]。有研究报道，低剂量CT扫描时，胸部不同区域组织的噪声、SNR、CNR均存在不同程度的差异[3]。本研究基于标准体型男性胸部仿真体模，将不同直径的模拟pGGN置入胸部不同区域，排除病理、患者呼吸运动伪影、胸部坠积效应等因素的影响，研究不同剂量CT扫描对胸部不同区域pGGN成像质量和检出能力的影响。
胸部不同区域pGGN的图像质量客观指标中，常规剂量组与低剂量组比较，纵隔旁pGGN的CNR、SNR和胸膜下pGGN的SNR、CNR、SD差异均有统计学意义(P<0.05)，而肺实质pGGN的图像质量客观指标差异无统计学意义(P>0.05)。这说明低剂量扫描对纵隔旁区域和胸膜下区域pGGN的成像质量影响较大，可能与纵隔旁区域和胸膜下区域邻近的器官、组织较多有关，如心脏、大血管、骨骼组织等，X射线被吸收，导致图像噪声增加。因此，建议在胸部pGGN随访时，应根据pGGN所在的区域制订CT扫描方案。
两种扫描剂量联合两种后置AIDR 3D算法时,胸部不同区域pGGN结节检出率如下：(1)≥8 mm pGGN检出率，扫描剂量、迭代重建算法及胸部不同区域对其均无明显的影响。(2)在低剂量下，≤5 mm的pGGN采用低权重AIDR 3D算法(Mild-AIDR)时检出率较低，使用较大权重的AIDR 3D算法(Standard-AIDR)可提升pGGN检出率。有研究证实，尽管所有迭代重建算法都有降噪功能，但选择合理的迭代重建算法才能提高病灶的检测能力[13]。因此，笔者认为对直径(或体积)较小的pGGN，应尽量使用降噪幅度较高的AIDR 3D算法，保证pGGN检出的一致性。(3)纵隔旁区域≤5 mm的pGGN检出率偏低(本组最低检出率为17%的占3/4)，结合本研究呈现的纵隔旁pGGN图像质量客观指标较差的情况，笔者建议对该区域小的肺结节随访时应予以特别关注，以免漏诊。
综上所述，本研究结果表明：(1)不同扫描剂量的胸部不同区域pGGN成像质量存在差异。因此，在胸部不同区域pGGN的随访中，应权衡图像质量与扫描剂量的利弊关系，合理的选择CT扫描剂量。(2)低权重迭代重建算法会影响较小pGGN的检出，在使用低剂量CT筛查肺癌时，应合理选择迭代重建算法的权重。(3)纵隔旁区域较小pGGN的检出会受到该区域噪声的影响，随访时应予以重视。
本研究存在的不足：本研究采用仿真胸部体模结合均质的模拟结节进行研究，研究对象消除了呼吸运动伪影、心脏及大血管搏动伪影和pGGN不均质等因素的影响，而临床应用中，上述因素均有可能影响pGGN的成像质量和检出率，因此，本研究的结果与实际是否相符，还需进一步的临床研究加以证实。
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