深度學(xué)習(xí)重建算法在提高門靜脈CT圖像質(zhì)量中的應(yīng)用研究

曹 樂 ,劉翔 ,程燕南 ,郝輝 ,李軍軍 ,楊健

(1.西安交通大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,陜西西安 710054;2.西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科,陜西西安 710061)

計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography,CT)門靜脈成像是目前臨床評(píng)價(jià)門靜脈血管的重要影像學(xué)手段,對(duì)肝移植術(shù)前評(píng)估、門脈高壓側(cè)枝循環(huán)評(píng)估、肝臟腫瘤血供評(píng)估都有重要的臨床意義[1-2]。以往門靜脈CT圖像質(zhì)量優(yōu)化主要依靠增加對(duì)比劑用量及能譜掃描的方式進(jìn)行,即通過增加對(duì)比劑用量而增加血管強(qiáng)化程度,或者選擇能譜掃描模式下40～60低ke V的單能量圖像來增加血管與周圍組織的對(duì)比度。但低能級(jí)的單能量圖像噪聲較大,常影響門靜脈血管的顯示,因此需要結(jié)合相應(yīng)的重建算法來達(dá)到降低圖像噪聲的目的。自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction,ASIR-V)是目前臨床上廣泛應(yīng)用于降低圖像噪聲、提高對(duì)比度的重建算法[3-4]。但目前有報(bào)道發(fā)現(xiàn),因建模復(fù)雜迭代的噪聲紋理看起來有“蠟像感”和“不自然感”,尤其迭代程度越強(qiáng),圖像的“蠟像感”越重,喪失了圖像真實(shí)的紋理[5]。近幾年,深度學(xué)習(xí)重建算法(deep learning image reconstruction,DLIR)解決了迭代重建(iterative reconstruction,IR)的“不自然感”與“蠟像感”。它利用高質(zhì)量的濾波反投影(filtered back projection,FBP)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network,DNN),通過學(xué)習(xí)如何區(qū)分信號(hào)和噪聲,在不影響解剖和病理結(jié)構(gòu)的情況下有效抑制噪聲,開啟了CT 圖像重建的新紀(jì)元[6-10]。本研究以ASIR-V 算法為對(duì)照,評(píng)估DLIR 算法在提高門靜脈CT 圖像質(zhì)量方面的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象

回顧性納入西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院2020年2月-6月行腹部雙期增強(qiáng)掃描的患者。納入標(biāo)準(zhǔn):①有CT 原始數(shù)據(jù)(raw data),可進(jìn)行不同算法的重建;②患者臨床資料齊全。排除標(biāo)準(zhǔn):①因原發(fā)或繼發(fā)性病變導(dǎo)致的門靜脈區(qū)域結(jié)構(gòu)顯示不清;②圖像質(zhì)量差,影響數(shù)據(jù)測量。根據(jù)納入、排除標(biāo)準(zhǔn),本研究連續(xù)性納入32例受試者,所有患者檢查前均簽署知情同意書,其中男性19例,女性13例;平均年齡(56.13±13.14)歲。

1.2 掃描參數(shù)

所有患者均使用256排MDCT (revolution CT,GE Healthcare)掃描。臨床常規(guī)掃描方案:管電壓120 k V,自動(dòng)管電流調(diào)制噪聲指數(shù)(noise index,NI)為11,管電流調(diào)制范圍為200～500 m A,為減少射線劑量,前置使用預(yù)先設(shè)定的40%的ASIR-V 進(jìn)行掃描,轉(zhuǎn)速0.5 r/s,螺距0.992∶1,探測器寬度80 mm。根據(jù)受檢者的體質(zhì)量,個(gè)性化的計(jì)算出注射速率及藥量,經(jīng)肘前靜脈注射非離子型碘對(duì)比劑歐蘇(300 mg/mL),對(duì)比劑按1.2 mL/kg注射,對(duì)比劑劑量范圍為50～95 mL,注射速度2.7 mL/s。采用對(duì)比劑智能觸發(fā)技術(shù),監(jiān)測感興趣區(qū)設(shè)于腹主動(dòng)脈水平,觸發(fā)閾值120 HU。達(dá)峰后延遲12 s進(jìn)行動(dòng)脈期掃描,動(dòng)脈期掃描后30 s門脈期掃描。

1.3 圖像重建及圖像評(píng)價(jià)

門靜脈增強(qiáng)圖像使用ASIR-V 50%算法和DLIR(TrueFidelityTM,GE)算法的中強(qiáng)度(DLIR-M)和高強(qiáng)度(DLIR-H)模式進(jìn)行重建。圖像重建層厚為1.25 mm。所有圖像均送至GE Advantage工作站(AW4.7,GE Healthcare,Waukesha,Wisconsin)進(jìn)行主觀和客觀評(píng)估。由一名高級(jí)職稱的放射科醫(yī)師對(duì)門靜脈橫斷面圖像進(jìn)行定量分析,分別在重建圖像上繪制感興趣區(qū)(region of interest,ROI)。測量門靜脈主干、右支、左支及左側(cè)椎旁肌肉的CT 值和標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation,SD)。對(duì)比噪聲比(contrast-to-noise,CNR)使用左側(cè)椎旁肌肉和相應(yīng)感興趣區(qū)計(jì)算,CNR=(ROI目標(biāo)部位-ROI肌肉)/SD肌肉(ROI目標(biāo)部位代表門靜脈主干、右支和左支的CT值,ROI肌肉代表左側(cè)椎旁肌肉的CT值,SD肌肉代表左側(cè)椎旁肌肉的噪聲)。此外,為客觀評(píng)價(jià)圖像的空間分辨率,使用邊緣上升斜率(edge rise slope,ERS)[11-13]測量門靜脈血管壁CT 值斜率上升趨勢,具體測量方法如圖1所示。為保證測量的準(zhǔn)確性,所有客觀測量均由一名高年資醫(yī)師間隔1個(gè)月分兩次測量。主觀評(píng)價(jià)由兩名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)師采用雙盲法進(jìn)行評(píng)分,內(nèi)容包括圖像噪聲、圖像對(duì)比度、偽影、門靜脈小分支顯示。具體評(píng)分細(xì)則詳見表1,意見不一致時(shí)經(jīng)過討論得出一致性評(píng)分。此外,為進(jìn)一步評(píng)估三種重建算法對(duì)門靜脈細(xì)小分支的顯示,對(duì)小分支的顯示率進(jìn)行單獨(dú)評(píng)分,對(duì)評(píng)分為1分和2分的小分支,標(biāo)記為不顯示,≥3分的標(biāo)記為顯示,最終計(jì)算小分支在三種重建算法的顯示率。

圖1 門靜脈血管壁邊緣上升斜率測量示意圖Fig.1 Schematic diagram of the measurement of edge rise slope

表1 主觀評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)[14-15]Tab.1 Grading scales for the qualitative image analysis[14-15]

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

應(yīng)用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。測量值以平均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示。采用單因素方差分析比較定量圖像質(zhì)量(CT 值、SD 值、CNR、ERS),方差分析前進(jìn)行齊性檢驗(yàn)。方差齊的多重比較采用Bonferroni校正方法,方差不齊的多重比較采用Tamhane方法。主觀評(píng)分采用Friedman 檢驗(yàn)。采用Cohen’s kappa檢驗(yàn)評(píng)價(jià)兩名放射科醫(yī)師對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)分的一致性:①K 值為0～0.20,一致性較低;②K 值為0.21～0.40,一致性一般;③K 值為0.41～0.60,一致性中等;④K 值為0.61～0.80,一致性高;⑤K值為0.81～1.00,一致性非常高。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 客觀評(píng)分

三種重建的客觀測量值詳見表2。門靜脈主干、右支、左支和左側(cè)椎旁肌肉的CT 值在ASIR-V 50%圖像上與DLIR-M、DLIR-H 圖像上未見統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。但圖像噪聲在DLIR 算法圖像明顯低于ASIR-V 50% 算法圖像[DLIR-H(12.44、12.14、10.58、11.19 HU)＜DLIR-M(17.15、16.97、14.08、15.62 HU)＜ASIR-V 50%(21.21、20.30、18.83、17.87 HU,P＜0.001)]。門脈主干的ERS 值在DLIR(DLIRM:76.59 HU/mm、DLIR-H:76.23 HU/mm)圖像上明顯高于ASIR-V 50%(67.46 HU/mm)圖像(P均＜0.05),而在DLIR-M 與DLIR-H 圖像上 未見統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。門脈主干及左、右分支的對(duì)比噪聲比在DLIR-H 圖像上明顯高于ASIR-V 50% 圖像(P＜0.001),而在DLIR-M 圖像上未見統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P＞0.05)。

表2 幾種重建算法圖像門靜脈CT值、SD值、CNR 及ERS的比較Tab.2 Comparison of CT value,SD value,CNR and ERS of portal vein images with several reconstruction algorithms

2.2 主觀評(píng)分

三種重建算法圖像的主觀評(píng)價(jià)詳見表3。在圖像噪聲、圖像對(duì)比度和門靜脈分支顯示方面,DLIR圖像明顯優(yōu)于ASIR-V 50%圖像(P＜0.05),DLIR-M 與DLIR-H 圖像未見統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。圖像偽影方面,DLIR圖像略優(yōu)于ASIR-V 50%圖像,但三組圖像的評(píng)分未見統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。在門靜脈小分支的顯示率上,因圖像噪聲影響,32 例ASIR-V 50%的圖像,有10例ASIR-V 50%圖像中小分支未顯示或顯示不清(評(píng)分≤2分),顯示率為68.75%;DLIR-M 中有2例圖像小分支顯示不清,顯示率為93.75%;32例DLIR-H圖像的小分支得分均≥3分,顯示率為100%(圖2)。兩名醫(yī)師之間的主觀評(píng)分具有較好的一致性(K=0.70～0.87)。

圖2 64歲男性患者三種重建算法的門靜脈圖像(A～C)和46歲男性患者三種重建算法的門靜脈圖像(D～F)Fig.2 The portal vein images of three reconstruction algorithms in a 64-year-old male patient(A-C)and The portal vein images of three reconstruction algorithms in a 46-year-old male patient (D-F)

表3 不同重建算法圖像的主觀評(píng)分比較Tab.3 Subjective score comparison of images with different reconstruction algorithms

3 討 論

本研究比較了最新迭代算法ASIR-V 與DLIR兩種不同重建算法在門靜脈圖像質(zhì)量提升方面的價(jià)值,結(jié)果表明,DLIR 重建算法能明顯降低圖像噪聲,提高空間分辨率和門靜脈小分支顯示率,整體圖像質(zhì)量明顯優(yōu)于ASIR-V 算法。門靜脈供血占肝臟供血的70%～75%,是肝臟重要的供血來源,CT 門靜脈造影可清晰地顯示其分支及走行,是臨床評(píng)估門靜脈的重要影像學(xué)手段。以往為保證門靜脈圖像質(zhì)量,多通過增加掃描條件及對(duì)比劑用量來提高血管的顯示與強(qiáng)化,也有通過能譜低能級(jí)單能量圖像重建來提高門靜脈的顯示,但能譜CT 輻射劑量也會(huì)相應(yīng)增加。如何保持圖像質(zhì)量和輻射劑量的平衡,一直是CT 研究的重點(diǎn)和難點(diǎn),CT 圖像質(zhì)量的優(yōu)化往往離不開重建算法。隨著CT 掃描技術(shù)的發(fā)展,CT 重建技術(shù)也日新月異,濾波反投影(filtered back projection,FBP)重建作為第一代CT 重建技術(shù),具有運(yùn)算效率高、精準(zhǔn)度高等優(yōu)點(diǎn),但它無法在低劑量的條件下保證高質(zhì)量圖像。故迭代重建算法應(yīng)運(yùn)而生。迭代算法可降低圖像噪聲,提高密度分辨率,是目前應(yīng)用最廣的重建算法,但現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),迭代的噪聲紋理看起來有“斑片狀”“蠟像感”或“不自然”[5,16],而且迭代深度越高,圖像的“蠟像感”越重,從而喪失圖像的真正紋理。如何在低劑量掃描條件下降低圖像噪聲,又不喪失圖像真正的紋理,是目前CT重建算法研究的熱點(diǎn)。

DLIR 重建利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)訓(xùn)練,通過數(shù)百萬個(gè)訓(xùn)練參數(shù)對(duì)低噪聲、高分辨率的高劑量FBP圖像紋理的金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練,以得到更接近真實(shí)紋理的圖像。SAMUEL 等[8]的體內(nèi)、外研究均證明,DLIR 可以改善圖像質(zhì)量,具有更好的物體檢測性能,對(duì)輻射劑量的減少有更大的潛力。其他的研究[6,12,17-19],包括我們前期的研究[10]已經(jīng)將DLIR 應(yīng)用于人體的多個(gè)部位(如胸部、腹部、頭部、冠狀動(dòng)脈等),其在提高圖像質(zhì)量和降低輻射劑量方面都有很大的優(yōu)勢[9,20-21]。以往門靜脈的研究表明,60 Ke V 的單能量圖像結(jié)合ASIR-V 50%算法可提高低劑量掃描情況下的門靜脈診斷可信度[14],但DLIR 在門靜脈圖像質(zhì)量的優(yōu)化方面的研究卻很少。由于DLIR 克服了ASIR-V 的“不自然感”,是否該算法可代替ASIR-V 應(yīng)用于門靜脈? 故本研究著重比較兩種算法在門靜脈圖像質(zhì)量方面的應(yīng)用價(jià)值。已有研究表明,ASIR-V 50%的迭代重建深度在腹部圖像的質(zhì)量最好[22],故本研究選擇ASIR-V 50%作為對(duì)照,從客觀和主觀兩方面與DLIR算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,DLIR算法的圖像噪聲明顯低于ASIR-V 50%算法,其中DLIR-H 算法的對(duì)比噪聲比最高。為了客觀評(píng)價(jià)圖像的空間分辨率,本研究使用測量門靜脈血管的邊緣上升斜率比較圖像的銳利度,結(jié)果表明,ERS值在DLIR 算法下明顯高于ASIR-V 50%算法,證明DLIR 算法重建得到的圖像更銳利。主觀評(píng)價(jià)方面,除了評(píng)價(jià)圖像的噪聲、偽影、門靜脈的顯示外,還單獨(dú)評(píng)估了門靜脈遠(yuǎn)端二級(jí)小分支的顯示率,結(jié)果發(fā)現(xiàn),32例門靜脈圖像中,10 例門靜脈遠(yuǎn)端小分支在ASIR-V 50%的圖像上沒有顯示或顯示不清,2例在DLIR-M 圖像上顯示不清,而在DLIR-H 圖像上均可清晰顯示,表明DLIR 不僅降低了圖像噪聲,同時(shí)提高了圖像的對(duì)比和空間分辨率,且因噪聲的降低使門靜脈細(xì)小分支的顯示也更清楚。

本研究也存在很多不足。首先,樣本量較少,需要擴(kuò)大樣本量進(jìn)一步證實(shí)本文結(jié)果;其次,本研究沒有與低劑量掃描條件下圖像做對(duì)照,無法直接證實(shí)DLIR 在門靜脈低劑量掃描情況下是否仍然可以提高圖像質(zhì)量。

綜上所述,DLIR 可以顯著提高門靜脈的圖像質(zhì)量,降低圖像噪聲,提高圖像對(duì)比及門靜脈小分支的顯示,為進(jìn)一步降低門靜脈輻射劑量提供了可能。