深度學(xué)習(xí)重建改善胸部低劑量CT圖像質(zhì)量的價(jià)值

摘要

目的

探討深度學(xué)習(xí)重建（DLR）較混合迭代重建（HybridIR）在改善胸部低劑量CT（LDCT）圖像質(zhì)量方面的效果。方法

回顧性分析2020年10月至2021年3月在北京某醫(yī)院行胸部LDCT體檢或因肺內(nèi)結(jié)節(jié)定期復(fù)查的77例患者。對(duì)所有入組患者的影像資料進(jìn)行不同算法重建，獲得標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別HybridIR圖像、標(biāo)準(zhǔn)和強(qiáng)級(jí)別DLR圖像。在3種圖像的肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌及腋下脂肪內(nèi)選取感興趣區(qū)并測(cè)量其CT值和標(biāo)準(zhǔn)差，用于計(jì)算信噪比（SNR）和對(duì)比噪聲比（CNR）。同時(shí)，由2名影像醫(yī)師按照Likert5分量表法對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行主觀評(píng)分，且記錄肺磨玻璃結(jié)節(jié)（GGN）的數(shù)量，并對(duì)其顯示情況進(jìn)行評(píng)分。2名醫(yī)師評(píng)分不一致時(shí)由第3名醫(yī)師評(píng)分決定。采用KruskalWallis非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)3種圖像的主觀和客觀評(píng)分進(jìn)行分析，若總體存在差異，則用Bonferroni校正檢驗(yàn)進(jìn)行組內(nèi)兩兩比較。結(jié)果

3種圖像在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌及腋下脂肪處的CT值差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均>0.05），而圖像噪聲、SNR和圖像的CNR差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均<0.05）。其中標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別HybridIR圖像、標(biāo)準(zhǔn)和強(qiáng)級(jí)別DLR圖像的CNR分別為0.71（0.49，0.88）、1.06（0.78，1.32）和1.14（0.84，1.48）。標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別和強(qiáng)級(jí)別DLR圖像均較標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別HybridIR圖像的主觀和客觀噪聲低及SNR和CNR高，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均<0.05）。在對(duì)主要解剖結(jié)構(gòu)（肺裂、肺血管、氣管和支氣管、淋巴結(jié)、胸膜和心包）和GGN的顯示上，標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別和強(qiáng)級(jí)別DLR圖像評(píng)分明顯優(yōu)于HybridIR圖像，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均<0.05）。結(jié)論

與HybridIR相比，DLR可以明顯降低LDCT圖像的噪聲，且對(duì)GGN的顯示良好，有助于在較低輻射劑量水平時(shí)保證圖像質(zhì)量，從而改善采用CT行肺癌篩查及肺結(jié)節(jié)隨訪的安全性。肺癌是我國(guó)患病率和病死率最高的腫瘤。研究顯示磨玻璃結(jié)節(jié)（groundglassnodule，GGN）進(jìn)展為肺癌的風(fēng)險(xiǎn)很高，其CT表現(xiàn)與肺腺癌侵襲程度密切相關(guān)。早期檢出GGN并對(duì)其進(jìn)行定期隨訪、監(jiān)測(cè)，有助于降低肺癌的發(fā)病率。目前，CT的廣泛使用使得GGN的檢出率明顯提高，但同時(shí)存在輻射劑量負(fù)擔(dān)增加等風(fēng)險(xiǎn)。美國(guó)國(guó)立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)關(guān)于肺癌篩查指南推薦將低劑量CT（lowdoseCT，LDCT）作為最佳篩查方式，并指出定期監(jiān)測(cè)GGN能有效降低肺癌高危人群的病死率。而實(shí)現(xiàn)低劑量掃描的重要方法是降低管電壓和管電流。應(yīng)用傳統(tǒng)的濾波反投影（filteredbackprojection，F(xiàn)BP）對(duì)獲得的低劑量CT圖像進(jìn)行重建，會(huì)導(dǎo)致圖像噪聲和偽影增加，圖像質(zhì)量降低而不能滿足診斷需求。近年來研究者致力于改善圖像質(zhì)量，發(fā)明了混合迭代重建（hybriditerativereconstruction，HybridIR）和全模型迭代重建（modelbasediterativereconstruction，MBIR）等重建算法。這些算法能夠顯著降低圖像噪聲、改善圖像質(zhì)量，具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。如Christe等發(fā)現(xiàn)在迭代重建圖像中，低劑量對(duì)肺結(jié)節(jié)檢出的靈敏度無影響，證實(shí)了LDCT圖像的診斷性能可達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)劑量CT（standarddoseCT，SDCT）圖像的診斷效能。但有研究表明，迭代重建算法在掃描劑量進(jìn)一步降低時(shí)，其降噪效果大幅度降低，臨床應(yīng)用相對(duì)受限。最近新研發(fā)的深度學(xué)習(xí)重建（deeplearningbasedreconstruction，DLR）算法通過使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deepconvolutionalneural

networks，DCNN），以低質(zhì)量HybridIR圖像和高質(zhì)量MBIR圖像作為訓(xùn)練對(duì)，在訓(xùn)練過程中自主學(xué)習(xí)高質(zhì)量MBIR圖像的特征，對(duì)低質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，再將訓(xùn)練好的DCNN引入到圖像重建流程中，能在降低圖像噪聲的同時(shí)保持較高的空間分辨率，有望進(jìn)一步降低輻射劑量。當(dāng)前DLR算法已被用于模體和各項(xiàng)臨床研究，但在肺部的應(yīng)用較少。因此，本研究旨在探討DLR較HybridIR在改善LDCT圖像質(zhì)量及病變檢出方面的效能。資料與方法一、臨床資料回顧性收集2020年10月至2021年3月在北京協(xié)和醫(yī)院行胸部體檢者或因肺內(nèi)結(jié)節(jié)定期復(fù)查的患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：行胸部體檢者或因肺內(nèi)結(jié)節(jié)定期復(fù)查者。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）既往肺切除病史者；（2）確診肺癌等肺部其他疾病的患者；（3）圖像質(zhì)量欠佳，存在運(yùn)動(dòng)或金屬偽影，影響圖像評(píng)估。最終共納入77例患者，男21例、女56例，年齡28~74（54±11）歲，體質(zhì)指數(shù)（bodymassindex，BMI）16.4~34.4（24.4±3.2）kg/m2。45例患者中共檢出70個(gè)GGN，其中多發(fā)GGN患者15例，男2例、女13例，年齡39~67（56±8）歲，單發(fā)GGN患者30例，男8例、女22例，年齡28~74（52±12）歲。研究中體型特異性劑量估算值（sizespecificdoseestimate，SSDE）為0.74~1.25（0.97±0.10）mGy，有效劑量（effectivedose，ED）為0.25~0.48（0.36±0.05）mSv。本研究經(jīng)北京協(xié)和醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（HS2427），并免除患者的知情同意。二、CT檢查及圖像重建采用AquilionONEGenesisCT（CanonMedicalSystems，日本）設(shè)備。囑受檢者取仰臥位，雙手上舉。掃描前行呼吸訓(xùn)練，采取吸氣末單次屏氣連續(xù)掃描法，頭足方向。掃描范圍：肺尖至肺底水平。掃描參數(shù)：管電壓120kV，管電流20mA，轉(zhuǎn)速0.5s/周。掃描完成后分別采用HybridIR（AIDR3D，CanonMedicalSystems，China）和DLR（AiCE，CanonMedicalSystems，China）算法對(duì)圖像進(jìn)行不同級(jí)別的肺窗（圖1~3）和縱隔窗（圖4~6）圖像重建，獲得標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別HybridIR（HybridIRStand）圖像和DLR圖像。DLR圖像又分為標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別DLR（DLRStand）圖像和強(qiáng)級(jí)別DLR（DLRStrong）圖像。重建參數(shù)：層厚1mm，層間隔0.8mm，肺窗窗寬1200HU、窗位-600HU，縱隔窗窗寬350HU、窗位50HU。將圖像以相同格式保存并上傳至本院醫(yī)學(xué)影像存儲(chǔ)傳輸系統(tǒng)（picturearchivingandcommunicationsystems，PACS）以供分析。輻射劑量評(píng)估：記錄CT掃描的長(zhǎng)度（length，L）、容積CT劑量指數(shù)（volumeCTdoseindex，CTDIvol）。從橫斷面CT圖像測(cè)量肝臟中部水平胸腔的前后徑（anteroposterior，AP）和左右徑（lateral，LAT），計(jì)算胸腔有效直徑（effectivediameter，D），公式為：D=AP×LAT；然后依據(jù)BMI和D在美國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)會(huì)204號(hào)報(bào)告中得到特定尺寸轉(zhuǎn)換因子fsize，進(jìn)而對(duì)CTDIvol校正得到SSDE，SSDE=fsize×CTDIvol。計(jì)算劑量長(zhǎng)度乘積（doselengthproduct，DLP）和ED，公式：DLP=SSDE×L，ED=DLP×k（k=0.014mSv?mGy-1?cm-1）。圖1~3

同一患者標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別混合迭代重建（HybridIRStand）圖、標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別深度學(xué)習(xí)重建（DLRStand）圖、強(qiáng)級(jí)別深度學(xué)習(xí)重建（DLRStrong）圖，3種圖像在肺實(shí)質(zhì)的噪聲分別為53.16、42.92、33.76HU；HybridIRStand圖像和DLRStrong圖像上磨玻璃結(jié)節(jié)（GGN）的內(nèi)外部征象基本顯示，不影響診斷，DLRStand圖像上GGN的瘤肺界面和內(nèi)部空泡征等內(nèi)外部征象顯示清晰，滿足診斷要求

圖4~6

同一患者的HybridIRStand圖、DLRStand圖和DLRStrong圖，示DLRStand圖和DLRStrong圖的圖像顆粒小、細(xì)膩，且組織結(jié)構(gòu)的邊界光滑清晰，圖像質(zhì)量?jī)?yōu)于HybridIRStand圖像三、圖像分析1.客觀評(píng)價(jià)：由1名經(jīng)驗(yàn)豐富的胸部影像醫(yī)師完成。在肺窗重建中，將ROI放置在左肺上葉的無血運(yùn)部分；在縱隔窗重建中，將ROI分別放置在主動(dòng)脈弓水平的主動(dòng)脈、肩胛下肌和腋下脂肪處，獲得相應(yīng)的CT值和標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation，SD）。ROI面積為30~100mm2，放置于密度均勻區(qū)域。測(cè)量時(shí)采用復(fù)制粘貼的方法，以保持不同重建圖像同一部位ROI大小一致，測(cè)量3次取平均值。以標(biāo)準(zhǔn)差作為噪聲值，計(jì)算3組圖像各處ROI的信噪比（signaltonoiseratio，SNR）和對(duì)比噪聲比（contrasttonoiseratio，CNR）：SNR=CT值/SD，CNR=（CT值血管-CT值肌肉）/SD脂肪。2.主觀評(píng)價(jià)：由2名經(jīng)驗(yàn)豐富的胸部影像醫(yī)師分別對(duì)圖像噪聲、主要解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行主觀評(píng)分，且記錄GGN的數(shù)量，并對(duì)其顯示情況進(jìn)行評(píng)分，如有分歧則由第3名高年資醫(yī)師確定最終結(jié)果進(jìn)行后續(xù)分析。評(píng)分采用Likert5分量表法。（1）圖像噪聲：1分，噪聲嚴(yán)重，圖像顆粒大、粗；2分，噪聲大，圖像顆粒粗；3分，噪聲適中，圖像顆粒較粗；4分，噪聲輕微，圖像顆粒小、較細(xì)膩；5分，無明顯噪聲，圖像顆粒小、細(xì)膩。（2）主要解剖結(jié)構(gòu)（包括肺裂、肺血管、氣管和支氣管、淋巴結(jié)、胸膜和心包）：1分，解剖結(jié)構(gòu)顯示不清，圖像質(zhì)量差；2分，解剖結(jié)構(gòu)辨識(shí)困難，邊緣模糊不清，圖像質(zhì)量較差；3分，部分解剖結(jié)構(gòu)欠清晰，邊緣比較模糊，圖像質(zhì)量一般；4分，解剖結(jié)構(gòu)較清晰，邊緣容易辨別，圖像質(zhì)量良好；5分，解剖結(jié)構(gòu)清晰，邊緣光滑清晰，圖像質(zhì)量?jī)?yōu)。（3）GGN：1分，GGN不可見，無法診斷；2分，GGN邊界模糊但可見，內(nèi)外部征象顯示少，診斷受限；3分，GGN可見，內(nèi)外部征象顯示欠清，基本滿足診斷要求；4分，GGN可見，內(nèi)外部征象基本顯示，不影響診斷；5分，GGN清晰可見，內(nèi)外部征象顯示清楚，完全滿足診斷要求。四、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析采用SPSS20.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。計(jì)數(shù)資料用頻數(shù)表示。計(jì)量資料用ShapiroWilk檢驗(yàn)評(píng)估正態(tài)性，符合正態(tài)分布的用xˉ±s表示，不符合的用M（Q1，Q3）表示。采用KruskalWallis非參數(shù)檢驗(yàn)分析重建圖像的客觀和主觀數(shù)據(jù)，兩兩比較采用Bonferroni校正檢驗(yàn)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果一、客觀評(píng)價(jià)分析3種重建圖像在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌及腋下脂肪處的CT值差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均>0.05），但肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌及腋下脂肪處的噪聲、SNR及CNR的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均<0.05）（表1）。組間兩兩比較顯示：（1）HybridIRStand圖像和DLRStand圖像在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌、腋下脂肪處的噪聲值差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=6.86、8.29、9.46、8.89，P

均<0.001），在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌、腋下脂肪處的SNR差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-6.80、-8.84、-9.16、8.95，P

均<0.001），圖像的CNR差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-5.74，P<0.001）；（2）HybridIRStand圖像和DLRStrong圖像在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌、腋下脂肪處的噪聲值差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=12.72、13.04、11.62、12.27，P

均<0.001），在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、肩胛下肌、腋下脂肪處的SNR差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-12.55、-12.39、-11.12、-12.26，P

均<0.05），圖像的CNR差異也有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-7.260，P<0.001）；（3）DLRStand圖像和DLRStrong圖像在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、腋下脂肪處的噪聲值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=5.86、4.75、3.38，P

均<0.05），在肺實(shí)質(zhì)、主動(dòng)脈、腋下脂肪處的SNR差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-5.75、-3.54、-3.31，P

均<0.05），而肩胛下肌處的噪聲值和SNR差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=2.16、-1.97，P=0.093、0.147），圖像的CNR差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-1.52，P=0.389）。表1

77例患者3種重建圖像的客觀指標(biāo)分析［M（Q1，Q3）］注：HybirdIR為混合迭代重建；DLR為深度學(xué)習(xí)重建；Stand為標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別；Strong為強(qiáng)級(jí)別；SNR為信噪比；CNR為對(duì)比噪聲比二、主觀評(píng)分分析3種重建圖像的主觀噪聲差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

均<0.05，表2），組間兩兩比較顯示，在主觀噪聲及肺裂、肺血管、氣管和支氣管、淋巴結(jié)、胸膜和心包等主要解剖結(jié)構(gòu)的顯示上，HybridIRStand圖像和DLRStand圖像評(píng)分的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-7.73、-3.23、-7.59、-6.07、-5.02、-8.88，P

均<0.05）；HybridIRStand圖像和DLRStrong圖像評(píng)分的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-12.08、-4.28、-9.08、-7.64、-3.95、-10.25，P

均<0.001）；DLRStand圖像和DLRStrong圖像的主觀噪聲評(píng)分差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-4.35，P<0.001），但在肺裂、肺血管、氣管和支氣管、淋巴結(jié)、胸膜、心包等主要解剖結(jié)構(gòu)的顯示評(píng)分方面差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-1.04、-1.49、-1.58、1.07、-1.37，P=0.891、0.405、0.344、0.856、0.510）。3種圖像檢出GGN的數(shù)量一致，均為70個(gè)。GGN評(píng)分情況：HybridIRStand圖像中5分7個(gè)，4分46個(gè)，3分17個(gè)；DLRStand圖像中5分53個(gè)，4分17個(gè)；DLRStrong圖像中5分32個(gè)，4分38個(gè)。3種圖像對(duì)GGN顯示情況的主觀評(píng)分差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.001，表2）。兩兩比較顯示，DLRStand圖像和DLRStrong圖像對(duì)GGN顯示情況的主觀評(píng)分差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=2.24，P=0.075），HybridIRStand圖像與DLRStand圖像或DLRStrong圖像對(duì)GGN顯示情況的主觀評(píng)分差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（H=-8.36、-6.11，P

均<0.001）。表277例患者的3種重建圖像的主觀評(píng)價(jià)分析［M（Q1，Q3）］注：HybirdIR為混合迭代重建；DLR為深度學(xué)習(xí)重建；Stand為標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別；Strong為強(qiáng)級(jí)別；GGN為磨玻璃結(jié)節(jié)；主觀噪聲和主要解剖結(jié)構(gòu)是患者水平的評(píng)分，GGN評(píng)分是對(duì)45例患者中70個(gè)GGN的結(jié)節(jié)水平的評(píng)討論本研究在胸部LDCT掃描中分別應(yīng)用混合迭代重建和最新的深度學(xué)習(xí)重建算法，通過客觀和主觀評(píng)價(jià)比較不同重建算法的圖像質(zhì)量以及對(duì)GGN平均輻射劑量低至0.36mSv的情況下，滿足臨床診斷需求。噪聲是評(píng)價(jià)CT圖像質(zhì)量的重要指標(biāo)，而圖像質(zhì)量對(duì)于小病灶的檢測(cè)非常重要，低噪聲、高SNR有助于凸顯病變。本研究顯示DLR圖像在SNR、CNR及主觀評(píng)分方面均優(yōu)于HybridIR圖像，且噪聲小，與Kim等［23］的發(fā)現(xiàn)部分一致，即在胸部LDCT成像中，DLR算法較HybridIR算法獲得的圖像噪聲更低、圖像質(zhì)量更高；但也存在差異，Kim等的研究顯示，標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別和強(qiáng)級(jí)別DLR圖像間肺實(shí)質(zhì)的噪聲、SNR差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，主觀噪聲差異也無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而本研究中2種DLR圖像間肺實(shí)質(zhì)的噪聲、SNR差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且DLRStrong圖像顆粒小、細(xì)膩，主觀噪聲得分較DLRStand圖像高。原因可能是兩個(gè)研究采用的DLR算法不一樣，因?yàn)樵谒惴ㄑ邪l(fā)過程中，訓(xùn)練目標(biāo)決定了輸出，不同公司在訓(xùn)練DLR算法時(shí)使用的數(shù)據(jù)不同，Kim等采用GE公司研發(fā)的DLR算法即TrueFidelity?算法，以高質(zhì)量FBP數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練目標(biāo)；本研究采用Canon公司研發(fā)的DLR算法即AiCE算法，以高質(zhì)量MBIR數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練目標(biāo)。DLR算法由于使用非線性運(yùn)算，降噪比例與圖像質(zhì)量不呈線性關(guān)系。本研究顯示提高DLR重建級(jí)別能使噪聲進(jìn)一步降低，但2種圖像對(duì)主要解剖結(jié)