馬小鋒MA Xiaofeng雷 靜LEI Jing楊亞英YANG Yaying李青青LI Qingqing者光玲ZHE Guangling趙 衛(wèi)ZHAO Wei

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雙源CT單能譜成像對肝臟占位病變圖像質(zhì)量的影響

馬小鋒1,2MA Xiaofeng
雷 靜1LEI Jing
楊亞英1YANG Yaying
李青青1LI Qingqing
者光玲1ZHE Guangling
趙 衛(wèi)1ZHAO Wei

Department of Imaging, the First Affiliated Hospital of Kunming Medical University, Kunming 650032, China

Address Correspondence to： YANG Yaying E-mail： yayingyang@163.com

修回日期：2016-01-18

中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志

2016年 第24卷 第3期：199-202

Chinese Journal of Medical Imaging 2016 Volume 24 （3）： 199-202

【摘要】目的 探討雙源CT單能譜成像對提高肝臟占位病變圖像質(zhì)量的價(jià)值。資料與方法 收集經(jīng)手術(shù)或臨床確診為肝臟占位病變的72例患者，共90個(gè)病灶。行上腹部雙源CT掃描，門靜脈期雙能數(shù)據(jù)經(jīng)雙能量Monoenergetic軟件處理，獲得最佳CNR單能量點(diǎn)及圖像，雙能量掃描后自動(dòng)重建獲得融合圖像。比較兩組對比噪聲比（CNR）、信噪比（SNR）、圖像質(zhì)量評分及病灶的檢出率。結(jié)果 72例患者90個(gè)病灶中，肝臟占位病變平均最佳CNR單能量點(diǎn)為74 keV。兩組CNR、SNR、圖像質(zhì)量評分比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（t=4.034、5.071、3.483，P＜0.001），圖像噪聲差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（t=1.734，P＞0.05）。2名醫(yī)師對圖像質(zhì)量評分的一致性較好（Kappa=0.634）最佳CNR組與融合組的病灶檢出率分別為100.0%（90/90）和97.8%（88/90），差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=1.32，P＞0.05）。結(jié)論 與融合組圖像比較，最佳CNR組單能量圖像具有更高的CNR、SNR、圖像質(zhì)量，有利于提高肝臟占位病變的檢出。

【關(guān)鍵詞】肝疾??；肝腫瘤；體層攝影術(shù)，X線計(jì)算機(jī)；圖像處理，計(jì)算機(jī)輔助；質(zhì)量控制

肝臟疾病是臨床常見多發(fā)病，尤其肝臟腫瘤嚴(yán)重威脅人類健康，早期診斷對肝腫瘤的治療及預(yù)后有重要意義。目前CT已成為檢查肝臟疾病的常規(guī)方法，圖像質(zhì)量的優(yōu)劣直接影響疾病的診斷。CT診斷主要依據(jù)病灶與正常組織間的密度差，雙能量技術(shù)根據(jù)物質(zhì)對不同能量級別X線的衰減不同，產(chǎn)生多種序列數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)大的后處理功能，已經(jīng)應(yīng)用于臨床多個(gè)領(lǐng)域如分析泌尿系結(jié)石成分［1］、評估痛風(fēng)尿酸鹽結(jié)晶［2］優(yōu)化冠狀動(dòng)脈和心肌成像質(zhì)量［3］等，其產(chǎn)生的多種衍生序列，如最佳單能譜圖像、低千伏圖像、純碘圖等增加了肝臟腫瘤的診斷信息。本文主要探討最佳單能譜圖像對提高肝臟占位圖像質(zhì)量的價(jià)值。

1　資料與方法

1.1 研究對象 收集2014年3-9月昆明醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院經(jīng)手術(shù)或臨床確診為肝臟占位病變的72例患者，共90個(gè)病灶。其中男38例，女34例；年齡22～87歲，平均（43.0±17.4）歲；細(xì)胞肝癌20例，血管瘤17例，肝囊腫19例，膽管細(xì)胞癌6例，轉(zhuǎn)移瘤5例（均有明確惡性腫瘤病史及動(dòng)態(tài)變化，其中直腸癌3例，胃癌1例，卵巢癌1例），局灶性結(jié)節(jié)增生2例，肝膿腫3例；病灶最大5.8 cm，最小1.3 cm。所有患者均經(jīng)手術(shù)或臨床確診：惡性腫瘤26例手術(shù)切除，5例穿刺獲得病理結(jié)果；局灶性結(jié)節(jié)增生1例影像表現(xiàn)典型，1例手術(shù)證實(shí)；3例肝膿腫臨床抗感染治療，B超復(fù)查明顯縮?。?7例血管瘤均具有典型影像表現(xiàn)；19例肝囊腫隨訪觀察無明顯變化。排除標(biāo)準(zhǔn)：碘對比劑使用禁忌者；肝膽道病變術(shù)后、肝癌介入栓塞術(shù)后者；病變不典型且無手術(shù)病理結(jié)果者；病灶＜1.0 cm，不易測量者。

1.2 儀器與方法 采用Siemens Somatom Definition雙源CT機(jī)，平掃及實(shí)質(zhì)期采用常規(guī)單源掃描，動(dòng)脈期及門靜脈期采用雙能量模式；A球管100 kVp/250 mAs，B球管Sn 140 kVp，開啟實(shí)時(shí)Care Dose 4D自動(dòng)管電流調(diào)制技術(shù)，準(zhǔn)直器32×0.6 mm，視野512 mm×512 mm，螺距0.85，球管旋轉(zhuǎn)時(shí)間0.33 s?；颊呷⊙雠P位，掃描方向由頭到足，雙上肢置于頭兩側(cè)，掃描范圍從膈頂至肝臟下緣。采用雙筒高壓注射器（Medrad，SCT211）經(jīng)肘前靜脈注射對比劑碘帕醇（370 mgI/ml），劑量1.3～1.5 ml/kg，注射速度3～4 ml/s，然后以相同速度注射30 ml生理鹽水。采用Bolus Tracking團(tuán)注跟蹤技術(shù)，動(dòng)脈期設(shè)置監(jiān)測平面為腹主動(dòng)脈腹腔干發(fā)出層面，閾值為100 HU，延遲5 s掃描，門靜脈期為動(dòng)脈期掃描結(jié)束后25 s掃描。獲得門靜脈期雙能量圖像，進(jìn)行薄層圖像重建，采用重建層厚1 mm，重建間隔0.7 mm，卷積核D30f，窗寬250 HU，窗位50 HU。

1.3 圖像后處理 雙能量掃描獲得門靜脈期Sn 140 kVp、100 kVp兩組薄層圖像。調(diào)入Siemens Syngo Multi Modality工作站雙能卡，啟動(dòng)Monoenergetic軟件，選擇病灶內(nèi)感興趣區(qū)（ROI）得到對比噪聲比（CNR）曲線，移動(dòng)滑塊至CNR最大時(shí)記錄所對應(yīng)的單能量點(diǎn)，在最佳CNR單能量點(diǎn)保存圖像序列，獲得最佳CNR組圖像，其與融合組圖像（本研究設(shè)置融合系數(shù)為0.3，通過特殊計(jì)算后融合）同時(shí)調(diào)入View軟件中，分別測量肝臟占位病變CT值、正常肝實(shí)質(zhì)CT值及標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation，SD）值、前腹壁皮下脂肪SD值、空氣SD值，ROI大小約1 cm2，分別測量3次取平均值。選擇ROI時(shí)避開血管及壞死區(qū)，View軟件提供相同層面，同時(shí)標(biāo)記ROI，兩組圖像ROI大小、位置則完全一致，可有效避免測量誤差。根據(jù)公式（1）、（2）計(jì)算CNR［4］、信噪比（SNR）［5］，圖像噪聲取前腹壁皮下脂肪像素平均值的標(biāo)準(zhǔn)差［6］。

其中，CT占位為肝臟占位病變CT值，CT肝實(shí)質(zhì)為正常肝實(shí)質(zhì)CT值，SD肝實(shí)質(zhì)為正常肝實(shí)質(zhì)CT值的標(biāo)準(zhǔn)差。

1.4 圖像分析 圖像由2名具有3年以上腹部影像診斷經(jīng)驗(yàn)的主治醫(yī)師采用雙盲法獨(dú)立進(jìn)行評價(jià)。采用5級評分法［7］：①5分為優(yōu)異：解剖結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)清晰，無明顯噪聲和硬化偽影；②4分為良好：解剖結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)較清晰，噪聲和硬化偽影增多；③3分為中等：大部分解剖結(jié)構(gòu)較清楚，細(xì)節(jié)顯示欠清楚，噪聲和硬化偽影較明顯但可接受；④2分為較差：解剖結(jié)構(gòu)不清楚，細(xì)節(jié)辨識(shí)困難，噪聲和硬化偽影很明顯；⑤1分為極差：解剖結(jié)構(gòu)模糊，細(xì)節(jié)無法辨識(shí)，噪聲和硬化偽影極明顯。評分≥3分即滿足診斷。評價(jià)有分歧時(shí)由1名高級職稱影像診斷醫(yī)師判定達(dá)成一致。病灶的檢出參照3期掃描檢出的最多病灶數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，分別判斷和比較兩組圖像對病灶的檢出率。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 17.0軟件，采用配對t檢驗(yàn)比較兩組圖像CNR、SNR、圖像噪聲、主觀評分，采用Kappa檢驗(yàn)評價(jià)2名醫(yī)師評分的一致性，Kappa＞0.60為一致性較好，P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2　結(jié)果

2.1 最佳CNR曲線特征及最佳單能量點(diǎn) 72例患者共檢出90個(gè)病灶，肝臟占位平均最佳CNR單能量點(diǎn)為74 keV，最佳CNR曲線呈先上升后下降趨勢，最佳CNR單能量點(diǎn)處于72～77 keV（圖1）。

2.2 兩組CNR、SNR、圖像噪聲及圖像質(zhì)量評分比較兩組CNR、SNR、圖像質(zhì)量評分比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001），圖像噪聲差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見表1及圖2。兩組主觀評分均＞3分，均滿足臨床診斷需要。2名醫(yī)師對圖像質(zhì)量評分的一致性較好（Kappa=0.634）。

圖1 女，43歲，肝臟S8段血管瘤（箭）。最佳CNR曲線呈先上升后下降拋物線趨勢，最佳單能量點(diǎn)位于73 keV（A）；取前腹壁脂肪的標(biāo)準(zhǔn)差為圖像噪聲9.9 HU （B）；選取空氣的標(biāo)準(zhǔn)差為背景噪聲7.0 HU（C）

表1 最佳CNR組和融合組CNR、SNR、圖像噪聲及主觀評分比較

圖2 女，43歲，肝臟S8段血管瘤。最佳CNR圖像示病灶邊緣銳利，其內(nèi)及邊緣點(diǎn)節(jié)狀強(qiáng)化清楚（箭），門靜脈分支清晰（A）；融合圖示病灶邊緣模糊（箭），強(qiáng)化結(jié)節(jié)及門靜脈分支不清，圖像顆粒感較大（B）

2.3 兩組病灶檢出率比較 最佳CNR組病灶檢出率為100%（90/90）；融合組2例未檢出，其中1例肝細(xì)胞癌，最大徑為1.2 cm；1例肝囊腫，最大徑為1.3 cm，病灶檢出率為97.8%（88/90）。兩組病灶檢出率比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=1.32，P＞0.05），見表2。

3 討論

我國肝病的發(fā)病率較高，肝臟疾病的正確診斷是采取有效治療的前提，目前常見的檢查肝臟疾病的方法有B超、CT、MRI、膽道門靜脈造影等。優(yōu)質(zhì)的圖像能準(zhǔn)確地顯示病變，提高診斷正確率，清晰的圖像對于診斷不典型及小病灶肝臟疾病尤為重要。肝臟CT檢查多采用多期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描。近年來出現(xiàn)的能量CT通過雙能量后處理軟件，為肝臟疾病的診斷提供了更多的信息。

本研究對比了最佳CNR單能譜圖像和融合圖像最佳CNR單能譜圖像是雙能量掃描經(jīng)過解析得到的CNR最高時(shí)的單能量點(diǎn)圖像。融合圖像為Sn 140 kVp 和100 kVp圖像數(shù)據(jù)按照一定算法比例融合，相當(dāng)于常規(guī)120 kVp掃描圖像。研究結(jié)果顯示，兩組圖像質(zhì)量評分均＞3分，均滿足診斷需要，最佳CNR組圖像質(zhì)量評分和CNR、SNR均高于融合圖像組（P＜0.001）夏巍等［8］的研究結(jié)果顯示最佳千電子伏（即最佳CNR的單能量圖像質(zhì)量明顯優(yōu)于混合能量圖像質(zhì)量，本研究結(jié)果與之一致。本研究最佳CNR組圖像噪聲高于融合圖像組，但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），既往研究［9-10］顯示單能譜圖像相比常規(guī)120 kVp圖像，具有更低的圖像噪聲、更高的CNR，本研究結(jié)果與之不同，原因可能與兩者納入的病例資料及使用的設(shè)備及掃描參數(shù)不同有關(guān)。通常最佳CNR的能量點(diǎn)集中在70 keV附近，本組最佳CNR圖像所對應(yīng)的單能量點(diǎn)在74 keV，與既往研究結(jié)果相似［11］。

表2 最佳CNR組與融合組病灶檢出率比較［n（%）］

本研究中，最佳CNR組病灶總檢出率為100.0% （90/90），略高于融合組的97.8%（88/90）。葉曉華等［12］的研究顯示70 keV組圖像的病灶檢出率明顯高于140 kVp組，分別為78%～100%、65%～96%，本研究兩組的病灶檢出率均高于此結(jié)果，原因有：①本研究欲證實(shí)最佳CNR組圖像質(zhì)量優(yōu)于融合圖像組，因小病灶不易統(tǒng)一ROI大小，易受容積效應(yīng)影響，故在病例收集時(shí)篩除了病灶＜1 cm的患者。②與70 keV圖像相比，140 kVp高電壓下圖像組織對比度下降，不利于病灶的檢出，兩組圖像質(zhì)量相差明顯，因此病灶檢出率差異較大。而本研究最佳CNR組和融合組質(zhì)量均高于140 kVp圖像，兩組差異相對較小，病灶檢出率差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。融合組2例病灶未檢出，病灶均較小，且影像表現(xiàn)不典型，而肝癌的影像表現(xiàn)與類型、分化程度及血供情況相關(guān)；其中未檢出的1例囊腫邊界不清，略呈低密度，可能因?yàn)槲赐耆易?，其?nèi)尚存在部分正常肝組織或內(nèi)部蛋白含量高。

本研究的局限性為病例數(shù)較少，各類肝臟疾病種類多樣，且不是前瞻性研究；未對比動(dòng)脈期兩組圖像質(zhì)量及病灶的檢出率；未按病種分類以獲取各病種的最佳CNR單能量點(diǎn)。應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，尤其是＜1.0 cm的病灶，按體重指數(shù)、病種及病灶的大小分類進(jìn)行深入研究。

總之，利用雙源CT雙能量技術(shù)進(jìn)行腹部掃描，通過雙能量后處理軟件可得到單能譜圖像，除圖像噪聲相近外，最佳CNR單能譜圖像質(zhì)量評分及病灶檢出率均高于融合圖像，有利于改善圖像質(zhì)量，提高肝臟疾病的檢出率。

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（本文編輯馮 婕）

作者單位1. 昆明醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科云南昆明 650032 2. 西安醫(yī)學(xué)院附屬寶雞醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科陜西寶雞 721006

Doi：10.3969/j.issn.1005-5185.2016.03.013

通訊作者楊亞英

中圖分類號

R445.3；R575

收稿日期：2015-10-23

Impact of Dual-source CT Monoenergetic Imaging on the Image Quality of Space Occupying Hepatic Lesions

【Abstract】Purpose To explore the value of dual-source CT monoenergetic imaging in improving the image quality of space occupying hepatic lesions.Materials and Method Seventy-two patients with 90 surgery or clinically confirmed hepatic lesions wer included. All patients were scanned using dual-source CT. Portal venous phase data wer loaded into dual-energy monoenergetic software to obtain the best energy points and monoenergetic CNR images. Fused energy images were acquired from the dual-energy scanning automatic reconstruction. The contrast-to-noise ratio （CNR）, signal-to-nois ratio（SNR）, image quality and detection rates of the two image data sets were compared Results In all 90 lesions, the best average CNR was at 74 keV with statistically bette CNR, SNR and image quality score （t=-4.034, 5.071 and 3.483, P＜0.001）. There wa no significant difference in image noise （t=-1.734, P＞0.05）. Two sets of image had good agreement （Kappa=0.634）. The lesion detection rate of best CNR group and fusion group were 100.0% （90/90） and 97.8% （88/90） but this was not statistically significant （χ2=1.32 P＞0.05）.Conclusion The best monoenergetic imaging has higher CNR, SNR and imag quality score compare to fusion image. This helps improve the detection of hepatic lesions

【Key words】Liver diseases； Liver neoplasms； Tomography, X-ray computed； Imag processing, computer-assisted； Quality control