基于模型迭代重建算法评估其对肺气肿区域的定量分析能力

doi:10.3969/j.issn.2095-4344.1116

摘要/Abstract

摘要：

文章快速阅读：

文题释义：
迭代重建算法(Iterative Reconstruction，IR)：是近年来新研发的一种图像重建算法，由于在计算中引入统计重建方法，具有可在数据不完全和低信噪比(低剂量)条件下成像的特点，从而克服了传统滤过反投影法算法在低剂量扫描时的缺点，使CT仅需极少的采样数据即可完成高质量成像，由此带来辐射剂量的大幅降低。
定量分析：定量分析起源于分析化学的一个分支。测定物质中各成分的含量使用方法不同，可分重量分析、容量分析和仪器分析3类。因分析试样用量和被测成分不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析和痕量分析等。指分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质间的数量关系；也可以对几个对象的某些性质、特征、相互关系从数量上进行分析比较，研究的结果也用“数量”加以描述。

摘要
背景：随着设备的改进和算法的优化，最新一代搭配肺部参数设置的模型迭代重建算法可以提供针对肺部组织的更高分辨率图像。
目的：采用基于模型的迭代重建算法重建超低剂量CT的图像，并通过与标准剂量CT的图像进行对比，评估其对肺气肿区域的定量分析能力。
方法：回顾性地分析了45例接受肺部超低剂量CT和标准剂量CT(6.66±2.69)mSv扫描的患者。采用平滑滤波设置和锐化滤波设置的滤过反投影算法以及具有常规参数设置和肺参数设置的模型迭代重建算法重建CT图像，并且记录患者2次CT扫描的辐射剂量。以肺体积的百分比来评估患者的肺气肿程度，通过组内相关系数和Bland-Altman分析评估超低剂量CT和标准剂量CT之间的相关性。
结果与结论：①超低剂量CT扫描的辐射剂量为(0.18±0.02)mSv，显著低于标准剂量CT。以平滑滤波设置的滤过反投影法算法重建的标准剂量CT图像作为参考标准，发现MBIR-Lung算法重建的超低剂量CT的相关性最好(组内相关系数=0.97，偏倚=-0.31%)；②以锐化滤波设置的滤过反投影法算法重建的标准剂量CT作为参考标准，发现MBIR-Stnd算法重建的超低剂量CT的相关性较好(组内相关系数=0.82，偏差= -2.10%)；③结果说明，基于模型的迭代重建算法能够显著提高超低剂量CT和标准剂量CT之间针对肺气肿量化分析的一致性。

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程
ORCID: 0000-0002-3254-0664(张锦惠)

关键词: 计算机断层扫描, 肺气肿, 辐射剂量, 图像重建, 组织构建

Abstract:

BACKGROUND: With the development of instruments and algorithm, the newest model-based iterative reconstruction with lung parameter setting can provide the high resolution image of lung tissues.
OBJECTIVE: To evaluate the influence of model-based iterative reconstruction with lung parameters and conventional parameters on pulmonary emphysema quantification by ultra-low-dose CT compared with standard-dose CT.
METHODS: Forty-five patients who underwent ultra-low-dose CT and standard-dose CT (6.66±2.69) mSv were analyzed retrospectively. Images were reconstructed by using filtered back projection with smooth and sharp kernels and model-based iterative reconstruction with conventional and lung parameters settings. Extent of emphysema was evaluated using fully automated software. Correlation between ultra-low-dose CT and standard-dose CT was assessed by intra-class correlation coefficient and Bland-Altman analysis.
RESULTS AND CONCLUSION: The radiation dosage of ultra-low-dose CT was (0.18±0.02) mSv, which was significantly lower than that of the standard-dose CT. Excellent correlation was seen between model-based iterative reconstruction with conventional parameter setting on ultra-low-dose CT and filtered back projection with smooth kernel on standard-dose CT (intra-class correlation coefficient=0.97; bias=-0.31%) and between model-based iterative reconstruction with lung parameter setting on ultra-low-dose CT and filtered back projection with sharp kernel on standard-dose CT (intra-class correlation coefficient=0.82; bias=-2.10%). To conclude, model-based iterative reconstruction improved the agreement between ultra-low-dose CT and standard-dose CT on emphysema quantification.

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

Key words: CT, pulmonary emphysema, radiation dosage, image reconstruction, tissue construction

中图分类号:

R445

张锦惠1，钟诗雨2 . 基于模型迭代重建算法评估其对肺气肿区域的定量分析能力[J]. 中国组织工程研究, 2019, 23(19): 3062-3066.

Zhang Jinhui1, Zhong Shiyu2. Pulmonary emphysema quantification on ultra-low-dose CT using model-based iterative reconstruction[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2019, 23(19): 3062-3066.

图/表（结果） 3

2.1 纳入患者数量分析收集到的45例患者病历资料，全部进入结果分析。

2.2 辐射剂量比较 45例患者的标准剂量CT扫描的剂量加权指数(CTDIv)为(11.93±4.56)mGy，平均剂量长度乘积(475.81±192.02)mGy•cm，平均有效剂量(6.66±2.69) mSv；相比之下，超低剂量CT扫描的平均剂量加权指数为0.32± 0.003 mGy，平均剂量长度乘积为(13.11±1.57)mGy•cm，平均有效剂量为(0.18±0.02)mSv。由此可见，患者接受超低剂量CT扫描所受到的辐射剂量显著低于标准剂量CT扫描。

2.3 超低剂量CT与标准剂量CT的各项定量指标分析见表1，2。以sFBP-Stnd算法计算所得的肺体积的百分比作为参考标准，可见超低剂量CT中uMBIR-Stnd算法计算所得的肺体积的百分比具有较好的组间相关性(组内相关系数=0.97)，与uMBIR-Lung的相关性一般(组内相关系数= 0.59)，与uFBP-Bone的相关性较差(组内相关系数= 0.005)。通过Bland-Altman分析也证实uMBIR-Stnd算法在超低剂量CT中的偏差最小(-0.31%)。以sFBP-Bone算法计算所得的肺体积的百分比作为参考标准，可见超低剂量CT中uMBIR-Lung算法计算所得的肺体积的百分比具有较好的组间相关性(组内相关系数=0.82)。uFBP-Stnd(组内相关系数=0.23)及uMBIR-Stnd(组内相关系数=0.29)与sFBP-Bone算法的组间相关性相当，而uFBP-Bone的相关性较差(组内相关系数=0.02)。进一步在超低剂量CT和sFBP-Bone之间进行Bland-Altman分析，证实超低剂量CT中的uMBIR-Lung算法偏差最小(-2.10%)；uFBP-Stnd，uFBP-Bone和uMBIR-Stnd的平均偏差分别为9.22%，25.81%和-5.22%。

绘制超低剂量CT和sFBP-Stnd之间肺体积的百分比的Bland-Altman散点图，见图1。

肺体积的百分比的误差随着测量的增大而增加，但是MBIR重建算法能够显著纠正超低剂量CT和标准剂量CT之间的误差，在降低辐射剂量的同时提高测量的精确性。就肺容量而言，标准剂量CT与不同的超低剂量CT重建算法之间存在较好的相关性(组内相关系数 > 0.9)。对于平均肺衰减，除了uFBP-Bone重建算法之外，标准剂量CT与不同的超低剂量CT重建方案的相关性均较好(组内相关系数 > 0.8)。

为了进一步形象化地比较MBIR与滤过反投影法两种重建算法对肺气肿区域的量化分析能力，图2以一位男性肺气肿患者的CT图像为例，肺体积的百分比低于-950 HU的肺区域均标记为红色(彩色图片可见)，见图2。在超低剂量CT扫描后采用模型的迭代重建算法能够尽可能的减少图像噪声，实现等同于标准剂量CT扫描对肺气肿区域的量化分析效果。

参考文献

[1] 李红梅,李平. 多原发恶性肿瘤的病因和发病机制的探讨[J]. 华西医学, 2016(05):991-995.

[2] 董继伟. CT迭代重建技术原理及其研究进展[J].中国医学装备, 2016, 13(10):128-133.

[3] Padole A, Ali KR, Kalra MK, et al. CT radiation dose and iterative reconstruction techniques. AJR Am J Roentgenol. 2015;204(4): W384-W392.

[4] Yokomachi K, Tatsugami F, Higaki T, et al. Neointimal formation after carotid artery stenting: phantom and clinical evaluation of model-based iterative reconstruction (MBIR). Eur Radiol. 2018 Jun 22.

[5] 牟灿,阳明明. 基于CT影像的胸腰椎爆裂骨折治疗临床应用研究[J]. 基因组学与应用生物学, 2018,37(3):1124-1130.

[6] Ostridge K, Williams NP, Kim V, et al. Relationship of CT-quantified emphysema, small airways disease and bronchial wall dimensions with physiological, inflammatory and infective measures in COPD. Respir Res.2018;19(1):31.

[7] 贾永军,于楠,杨创勃,等. 新一代基于模型的迭代重建中肺特异性设置在提高胸部CT图像质量中的应用价值[J]. 中国中西医结合影像学杂志, 2017,15(5):551-555.

[8] Kim C, Lee KY, Shin C, et al. Comparison of Filtered Back Projection, Hybrid Iterative Reconstruction, Model-Based Iterative Reconstruction, and Virtual Monoenergetic Reconstruction Images at Both Low- and Standard-Dose Settings in Measurement of Emphysema Volume and Airway Wall Thickness: A CT Phantom Study. Korean J Radiol.2018; 19(4):809-817.

[9] Al-Ekrish AA, Alfadda SA, Tamimi D, et al. Do Ultra-Low Multidetector Computed Tomography Doses and Iterative Reconstruction Techniques Affect Subjective Classification of Bone Type at Dental Implant Sites?. Int J Prosthodont. 2018; 31(5):465-470.

[10] 王新莲,贺文. 腹盆部低剂量CT扫描的临床应用进展[J]. 放射学实践, 2017,32(7):761-766.

[11] Fujita M, Higaki T, Awaya Y, et al. Lung cancer screening with ultra-low dose CT using full iterative reconstruction. Jpn J Radiol. 2017;35(4): 179-189.

[12] Nishio M, Koyama H, Ohno Y, et al. Emphysema Quantification Using Ultralow-Dose CT With Iterative Reconstruction and Filtered Back Projection. AJR Am J Roentgenol.2016;206(6):1184-1192.

[13] Kim HJ, Yoo S Y, Jeon T Y, et al. Model-based iterative reconstruction in ultra-low-dose pediatric chest CT: comparison with adaptive statistical iterative reconstruction. Clin Imaging. 2016;40(5):1018-1022.

[14] Ju YH, Lee G, Lee J W, et al. Ultra-low-dose lung screening CT with model-based iterative reconstruction: an assessment of image quality and lesion conspicuity. Acta Radiol.2018;59(5): 553-559.

[15] Messerli M, Ottilinger T, Warschkow R, et al. Emphysema quantification and lung volumetry in chest X-ray equivalent ultralow dose CT - Intra-individual comparison with standard dose CT. Eur J Radiol. 2017,91:1-9.

引言

随着计算机断层扫描(CT)临床应用的增加，对于医源性辐射诱发癌症的风险也越来越引起世界范围内的关注，因此如何在尽可能减少辐射剂量的情况下满足影像学检查的需求，成为了研究的热点^[1]。近些年，迭代重建算法(iterative reconstruction，IR)逐渐被应用于临床以实现在减少辐射剂量的同时提高图像质量，降低CT成像对剂量的依赖性^[2-3]。基于模型的迭代重建算法(Model-based IR， MBIR)作为一种新的重建技术，已经被许多研究证实能够将单纯的迭代重建与系统算法和光学信息的高级模型结合起来^[4]，显著提高了CT成像的空间分辨率，减少图像噪声，实现降低辐射剂量但不降低图像质量的目标。随着设备的改进和算法的优化，最新一代搭配肺部参数设置的模型迭代重建算法可以提供针对肺部组织的更高分辨率图像。

在临床诊断中，CT的重要作用不仅可以通过成像进行视觉评估，还可以实现量化，如质量、容量和体内物质特性的识别^[5]。例如，低密度区容积百分比即低密度衰减区占整个肺脏体积的百分比常被应用于肺气肿的量化评估，并且被许多研究证实肺体积的百分比与肺功能检查及病理结果具有直接相关性^[6]。但是肺体积的百分比会受CT机器类型、剂量、切片厚度、重建算法等多种因素的影响。而且针对最新搭配肺参数设置的模型迭代重建算法(MBIR-Lung)对超低剂量CT图像质量的作用和标准剂量CT(SDCT)图像之间的相关性尚未得到充分的研究^[7]。

因此该研究的目的是比较最新的基于模型的迭代重建算法和滤过反投影法(filtered back projection，FBP)对使用超低剂量CT与标准计量CT进行肺气肿量化分析评估时的相关性。中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

材料方法

1 对象和方法 Subjects and methods

1.1 设计模型的迭代重建算法肺气肿定量分析。

1.2 时间及地点试验于2017年1月至2018年1月在成都医学院完成。

1.3 对象收集2017年1月至2018年1月期间成都医学院第一附属医院拟行胸部CT平扫的门诊或住院的45例肺部结节或间质性肺疾病患者的标准剂量CT和超低剂量CT数据。研究所有内容经过成都医学院第一附属医院医学伦理委员会批准，并且对每一位提供CT数据进行研究的患者签署书面的知情同意书。

研究一共纳入了23例男性和22例女性肺部结节或间质性肺疾病患者，平均年龄70.4岁(48-86岁)；平均体质量指数(BMI)22.2(17.4-31.6)kg/m²；吸烟史平均17.7包/年(0-100包/年)。45例患者中的37例患者为轻度肺气肿、7例患者为中度肺气肿、1例患者为重度肺气肿。

肺气肿的程度判断标准：以sFBP-Stnd重建算法计算得到肺体积的百分比，并根据肺体积的百分比的数值判断肺气肿的程度。轻度肺气肿：肺体积的百分比 <3%，中度肺气肿：3% ≥肺体积的百分比<10%，重度肺气肿：肺体积的百分比≥10%。

纳入标准：①肺部结节或间质性肺疾病患者；②采集患者标准剂量CT和超低剂量CT数据；③提供CT数据进行研究的患者签署书面的知情同意书。

排除标准：①肺肿瘤患者；②资料不齐全者。

1.4 方法

1.4.1 仪器与图像重建 CT采集和图像重建采用GE Healthcare的256排CT扫描仪，扫描前首先对患者进行呼吸训练。所有患者仰卧位，双臂上举，采取头先进扫描方式。扫描参数设定如下：测量器准直，128×0.625 mm；螺距，0.984 mm；机架旋转周期，0.4 s；层厚5 mm；管电压， 120 kVp；管电流，标准剂量CT自动mA，ULDCT 10 mA；非高分辨率模式，每次旋转984个视图。标准剂量CT后立即进行超低剂量CT，但每次扫描均需要单独屏气。所有CT扫描过程均在吸气末以仰卧位从肺尖至肺底进行全肺CT平扫。记录计算机断层摄影剂量为：剂量长度乘积(DLP)，并计算有效剂量(ED)=剂量长度乘积×k(胸部扫描时转换系数k=0.014 mSv/mGy cm)。

采用传统的滤波反投影和基于模型的迭代重建技术进行0.625 mm厚度的轴向薄层图像数据重建。重建矩阵大小，512×512像素；重建范围34.5 cm。为每位患者建立6个CT图像数据集：uFBP-Stnd(超低剂量滤过反投影法的标准窗)，uFBP-Bone(超低剂量滤过反投影法的骨窗)，sFBP-Stnd(标准剂量滤过反投影法的标准窗)，sFBP-Bone(标准剂量滤过反投影法的骨窗)，uMBIR-Stnd(超低剂量基于模型的迭代重建法的标准窗)，uMBIR-Lung(超低剂量基于模型的迭代重建法的肺窗)(u：超低剂量；s：标准剂量；FBP：滤过反投影法；MBIR：基于模型的迭代重建；Stnd：标准窗；Bone：骨窗；Lung：肺窗)。

1.4.2 图像分析使用SYNAPSE VINCENT软件(Fuji FilmMedical，Tokyo，Japan)处理CT图像。该软件能够自动分割肺部图像并去除气管和主要支气管，计算肺体积的百分比低于-950 HU的肺区域，定义为肺气肿区域，同时自动计算肺容积和全肺平均衰减值。

1.5 主要观察指标 ①患者辐射剂量比较；②超低剂量CT与标准剂量CT的各项定量指标。

1.6 统计学分析采用SPSS 22.0(IBM Corp，NY)软件进行数据处理和分析。以组内相关系数(intraclass correlation coefficiency，ICC)评估每个超低剂量CT(uFBP-Stnd，uFBP-Bone，uMBIR-Stnd和uMBIR-Lung)与标准剂量CT (sFBP-Stnd和sFBP-Bone)的相关性，标准如下：0-0.20，相关性差；0.21-0.40，一般；0.41-0.60，中度相关；0.61-0.80，相关性好；0.81-1.00，相关性非常好。以Bland-Altman方法评估两种重建方法之间肺体积的百分比的相关性。其他量化指标，若符合正态分布则采用x(_)±s表示，进行单因素方差分析，组间比较采用LSD-t 检验；偏态分布数据用中位数及四分位数表示，采用多样本的Kruskal-Wallis 秩和检验，组间比较用Mann-whitney U 检验进行分析，P < 0.05被认为差异有统计学意义。

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

讨论

研究结果证实，通过模型迭代重建算法进行肺气肿的量化分析，能够在超低剂量CT中实现与标准剂量CT效果相当的测量一致性和准确性。统计学分析充分证实了uMBIR-Stnd和sFBP-Stnd、uMBIR-Lung和sFBP- Bone两种重建算法获得的肺体积百分比的一致性非常好。进一步通过Bland-Altman分析证实，当以sFBP-Stnd作为参考标准时，uMBIR-Stnd显示出最小的偏差和变异性；并且当以sFBP-Bone作为参考标准时，uMBIR-Lung显示出最小的偏差和变异性。这些结果综合证明了在超低剂量CT中使用模型迭代重建算法既能准确的对肺气肿的范围和程度进行量化分析，同时降低了患者CT扫描过程中的辐射剂量。

在此次项研究中，发现模型的迭代重建算法比滤过反投影法更有利于超低剂量CT中的肺气肿的量化分析。通常情况下，辐射剂量的减少会造成图像噪声的增加，特别是在滤过反投影法算法重建的CT图像上，导致与实际情况不符的图像CT值的变化，进而影响肺气肿的量化结果^[8]。因此，肺气肿量化分析会受到图像噪声的影响，图像呈现的肺体积的百分比会高出实际值。研究结果与既往的研究报道一致，模型迭代重建算法能够有效地降低CT图像的噪声，从而确保了超低剂量CT和标准剂量CT对肺气肿量化分析结果的一致性^[9]。

研究结果显示，肺容量评估并没有受到重建算法的影响，这是由于重建过程中CT值的差异相对较小，并不影响肺实质与肺外结构之间的正确区分。并且在吸气状态下，超低剂量CT和标准剂量CT之间的差异很小，对肺密度测定几乎没有影响。对于平均肺衰减，标准剂量CT和超低剂量CT之间也存在良好的相关性。

由于滤过反投影法中的滤波器的选择会对CT图像上肺气肿的量化分析产生影响，平滑滤波是肺气肿定量检查的首选，因为锐化滤波会在一定程度上人为提高肺体积的百分比，然而，众所周知在临床中会采取锐化滤波进行肺部CT评估的优化。在既往的研究中发现，在极低剂量CT扫描后，肺参数设置的模型迭代重建算法能显著改善肺部图像的质量^[10-14]。但是如果同时使用常规设置和肺部参数设置的模型迭代重建算法进行CT图像重建，由于耗时太长不利于临床的推广和应用。所以如果仅仅是利用超低剂量CT进行肺气肿患者的量化评估和随访，常规设置的模型迭代重建算法已经足够。如果同时需要进行图像质量的优化，可以采用肺部参数设置的模型迭代重建算法超低剂量CT图像，同时还能获得与使用锐化滤波滤过反投影法重建的标准剂量CT图像效果相当的肺气肿量化分析结果。

在临床实践中，超低剂量CT主要用于肺部疾病患者的随访或筛查^[9]。由于肺气肿与吸烟和肺癌密切相关，因此使用超低剂量CT进行长期随访检查将有助于降低肺气肿患者发生放射性癌症风险。此外，一些研究表明迭代重建算法有助于提高超低剂量CT的图像质量和临床肺结节的检出率^[11]。这些研究表明，在不久的将来，超低剂量CT不但可以进行肺气肿的量化评估，也可以作为肺部小结节的临床筛查手段，为评估慢性阻塞性肺病或肺癌的早期筛查提供有用信息^{[11- 12]}。

研究也存在一定的局限性。首先，未能结合肺功能检查和病理的检查结果。因为据报道，通过标准剂量CT获得的肺体积的百分比与肺功能检查和病理结果直接相关，因此肺功能检查和病理结果也是值得参考的比较指标^[15]。其次，研究中包括的间质性肺病可能会导致密度测量的偏倚。再者，纳入患者人数有限，因此在后续的进一步研究中需要扩大肺气肿患者的样本量，同时将初步结果与肺功能检查、病理结果进行比较分析。

结论：基于模型的迭代重建算法提高了超低剂量CT和标准剂量CT之间针对肺气肿量化分析的一致性，同时极大的降低了患者的辐射剂量和风险。

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程