超低剂量条件下Karl迭代算法对肺血管定量评估及胸部CT图像质量的影响

袁若涵，黄晓旗，阴玮灵，李延静

延安大学附属医院 影像科，陕西 延安 716000

引言

由于辐射为诱发癌症的潜在风险，降低CT辐射剂量已成为人们关注的重点问题[1-2]。目前，胸部CT扫描已广泛应用于临床，但存在辐射照射与辐射致癌的潜在风险[3]。低剂量胸部CT可以用来观察肺癌和肺细微结构[4]，但过度减少照射剂量会增加图像噪声、降低图像质量。传统的滤波反投影（Filtered Back Projection，FBP）技术对辐射剂量要求较高[5]，图像经FBP重建后图像噪声会随着辐射剂量的减少而明显增加，掩盖潜在的解剖结构，导致CT图像质量下降[6]。迭代重建算法可克服解析重建算法中重建量大、计算复杂和辐射剂量高等问题[7]。肺血管异常常见于许多肺部疾病，包括慢性阻塞性肺疾病、哮喘、特发性肺纤维化、支气管扩张等。肺血管系统的轻微紊乱，甚至低于传统疾病阈值，很可能与不良结局相关。使用CT图像分析，可以无创地评估不同大小肺血管的总体积[8]。

Karl-3D IR技术是一种既能在投影（原始数据）空间又能在图像空间执行的复杂算法，可极大地降低图像噪声、改善图像质量。Jia等[9]使用一种新的基于模型的迭代重建算法可以恢复低剂量CT对气道树定量分析的诊断准确性。然而，超低剂量CT定量测量肺内血管体积（Intrapulmonary Vascular Volume，IPVV）的可行性研究尚未见报道。基于影像的计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis，CAD）提供了一种自动识别IPVV的方法，提高了影像诊断的客观性和可重复性，为研究超低剂量迭代重建技术对IPVV的影响提供了可能。基于此，本研究旨在探讨Karl-3D迭代重建算法在超低剂量CT条件下定量检测IPVV的影响。

1 资料与方法

1.1 一般资料

前瞻性纳入2021年3—7月于延安大学附属医院行常规胸部低剂量CT扫描的体检者62名。纳入标准：① 体质指数为18.5～24.0 kg/m²；② CT肺叶裂显示清晰。排除标准：① 明显弥漫性肺部疾病患者，包括肺气肿和间质性肺疾病；② 有胸部手术史者；③ 胸部先天性畸形者；④ 广泛肺部感染和胸腔积液者；⑤ CT图像质量差、无法处理者。1例患者因胸腔积液而被排除，3例患者因分析软件在至少一个重建图像序列中的自动肺分割失败而被排除分析。最终纳入58名体检者进行分析，其中男25名、女33名，年龄17～80岁，平均年龄（47.9±13.7）岁。本研究经延安大学附属医院伦理委员会批准（2018032），所有受试者均签署知情同意书。

1.2 CT采集与图像重建

采用uCT-760 128排螺旋CT（上海联影）。患者取仰卧位，手臂举过头顶，在深吸气结束时屏息。扫描参数：门架旋转时间0.5 s/转，螺旋螺距1.0875，层厚1 mm，矩阵1024×1024，骨算法重建。低剂量和超低剂量管电压均使用120 kV。低剂量采集，参考管电流设置为40 mA；超低剂量采集，参考管电流设置为3～4 mAs。在低剂量采集后立即进行超低剂量采集，但需要单独屏气。低剂量CT采用FBP重建，超低剂量CT采用FBP和Karl-3D迭代重建，重建水平分别为1、5、9（Karl1、Karl5、Karl9）。记录容积CT剂量指数（Volume CT Dose Index，CTDIvol）、剂量长度乘积（Dose-Length Product，DLP）和有效剂量（Effective Dose，ED）。

1.3 CT定量IPVV分析

应用“数字肺”检测及分析平台，对2次扫描所得5幅重建图像的胸部CT原始数据进行分析。用自动三维方法提取肺内血管，得到全肺IPVV（图1）。将肺动脉感兴趣区（Region of Interest，ROI）置于胸部CT图像的支气管分叉水平，测量5组图像噪声。

图1 “数字肺”平台IPVV定量分析图

1.4 统计学分析

使用SPSS 20.0软件进行数据分析。计量资料以±s表示，组间采用独立样本t检验，组内采用配对样本t检验；计数资料以n（%）表示，组间比较采用χ2检验，采用Spearman相关性分析方法探究超低剂量各组与低剂量组的IPVV测量值间的相关性，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 辐射剂量与图像噪声

低剂量CT的CTDIvol、DLP和ED值均高于超低剂量，差异有统计学意义（P＜0.001），见表1。低剂量FBP重建图像与超低剂量FBP、Karl1、Karl5和Karl9重建图像平均图像噪声值比较，差异均有统计学意义（P＜0.001），见表2。随着迭代重建水平的提高，图像噪声降低，图像质量提高。超低剂量FBP图像噪声和伪影明显，Karl9迭代重建图像的噪声最小，但是图像解剖结构不清，蜡像感明显（图2），Karl5迭代重建最适合主观观察及IPVV的定量分析。

表1 低剂量和超低剂量CTDIvol、DLP和ED的比较（±s）

表1 低剂量和超低剂量CTDIvol、DLP和ED的比较（±s）

组别 CTDIvol/mGy DLP/（mGy·cm） ED/mSv低剂量 3.18±0.16 121.53±9.37 1.70±0.13超低剂量 0.25±0.16 9.51±0.68 0.13±0.01 t值 127.130 92.685 92.688 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001

表2 低剂量和超低剂量图像重建后IPVV、图像噪声对比（±s）

表2 低剂量和超低剂量图像重建后IPVV、图像噪声对比（±s）

组别 IPVV/mL 图像噪声/HU低剂量 FBP 173.50±38.91 65.80±9.45超低剂量 FBP 156.48±36.11 95.91±13.86超低剂量Karl1 155.38±35.13 89.48±14.28超低剂量 Karl5 150.02±32.71 70.21±11.03超低剂量Karl9 143.69±30.36 50.19±8.88 F值 5.900 142.150 P值 ＜0.001 ＜0.001

图2 不同重建方式得到的胸部CT图像

2.2 CAD对IPVV的定量评价

在低剂量和超低剂量胸部CT图像中，FBP和Karl-3D IR在CAD中定量分析IPVV的性能比较，差异有统计学意义（P＜0.001），随着迭代重建水平的增加，IPVV定量测量会逐渐降低（P＜0.001），见表2。Karl1与Karl5迭代重建定量分析IPVV的性能比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。在超低剂量CT的4种重建方案中，Karl1迭代重建的IPVV测量值与低剂量CT的IPVV测量值相比，平均偏差最小（图3）。低剂量CT图像IPVV定量测量结果与超低剂量CT图像定量测量结果呈正相关；在超低剂量CT迭代重建算法中，IPVV的相关性没有改善；随着迭代次数的增加，IPVV的相关性逐渐降低；在超低剂量CT上，FBP和Karl1的IPVV的相关性程度无明显变化，见表3。

表3 低剂量与超低剂量CT图像IPVV定量测量结果相关性分析

图3 不同重建方式IPVV测量平均值的Bland-Altman散点图

3 讨论

目前，胸部CT扫描已广泛应用于肺癌筛查，但辐射致癌仍是亟须解决的问题。Manners等[4]研究发现使用低剂量胸部CT进行肺癌筛查可以降低高危人群的死亡率，但过度减少照射剂量会增加图像噪声，影响图像质量。近年来，迭代重建技术在临床上得到了广泛的应用，它可以提高FBP算法对投影数据的完备性和精确量化的要求[10-11]。但迭代重建技术对肺部病变CT解剖及定量检测的影响仍有待进一步解决。Wang等[12]研究分析了低剂量和超低剂量CT的定量参数，发现迭代重建算法有助于提高定量CT参数检测的准确性。而超低剂量CT定量测量IPVV的可行性尚鲜见报道。本研究在CAD定量测量IPVV的基础上，进一步探讨迭代重建技术对肺CT解剖显示的影响。

由于CAD结果的重复性和图像解释的一致性，本研究采用CAD作为评价各种算法对图像质量影响的手段，减少了人为因素对结论的影响。一项模拟研究表明，红外技术的应用对CAD无影响，可用于低剂量肺癌筛查[13-14]。Mettler等[15]认为低剂量辐射产生的强噪声可能会影响CT定量检测的准确性以及CT的定量参数。本研究将管电压设置为120 kV，超低剂量管电流设置为3 mAs，平均有效辐射剂量为0.13 mSv，接近胸片。

低剂量和超低剂量结合迭代重建算法改善肺体积、肺密度和肺气肿指数等CT定量参数已有相关报道[12]。在本研究中，算法影响了超低剂量CT图像中IPVV的测量，随着红外水平的提高，图像噪声明显降低，IPVV的定量测量逐渐降低。含迭代重建的超低剂量CT和含FBP相关性的低剂量CT对IPVV无明显改善作用，随着迭代次数的增加，IPVV的相关性逐渐降低。在超低剂量CT上，FBP和Karl1的IPVV的相关性强度没有变化。

迭代重建算法图像可能会出现类似于水墨画的斑片模糊现象，称为斑点现象[16]，这种现象可能会导致图像平滑、锐度降低、病灶边缘模糊，不利于微小肺血管的识别，从而导致IPVV降低。迭代重建斑点现象随迭代重建分级的增加而增加，但中、低度迭代重建仅有少量斑点，不影响临床诊断[17-18]。Karl迭代共分为9个等级，较其他迭代重建分级更多，对图像质量的调整更精确。较高等级的迭代使图像客观噪声降低、信噪比升高，但同时使图像边缘平滑、甚至模糊，导致解剖结构难以分辨[19]。朱莉等[20]、黄晓旗等[21]将Karl迭代应用于成人胸部CT成像，结果表明Karl5是最适宜的迭代等级，这与本研究Karl5迭代重建最适合主观观察的结论相一致。在本研究中，超低剂量CT图像Karl1重建与低剂量CT图像FBP重建的IPVV定量测量值的相关性最高，但Karl1与Karl5重建间的IPVV定量测量结果无统计学差异。因此，对超低剂量胸部CT图像中解剖结构进行观察以及肺血管的定量研究推荐使用Karl5，它可以保证数据的准确性，还可以在降低剂量和噪声的同时保证图像质量。

本研究还尚存在以下不足：① 样本量较小；② 未考虑体重指数对辐射剂量和CT定量的影响；③ 只使用了一家供应商的迭代重建算法，研究结果存在偏倚。

综上所述，使用超低剂量胸部CT有效辐射剂量可降低约92%，Karl-3D迭代重建算法可以显著降低图像噪声，提高图像质量，Karl5迭代重建最适合CT图像解剖结构的观察以及肺血管的定量研究。但超低剂量胸部CT在迭代等级增加时，IPVV定量检测会随之减少，因此Karl-3D迭代重建算法不能提高肺血管检测的准确性。