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全模型迭代重建聯合256層iCT低劑量掃描評估慢性鼻竇炎

2020-07-23 07:04夏振營宋文艷
中國醫學影像技術 2020年6期
關鍵詞:偽影鼻竇鼻竇炎

夏振營,宋文艷,吳 丹,孫 君,王 杏

(首都醫科大學附屬北京佑安醫院放射科,北京 100069)

慢性鼻竇炎為常見疾病。CT掃描能夠準確顯示病變部位、范圍及鼻竇解剖結構,為鼻竇內鏡手術提供參考[1]。全模型迭代重建(iterative model reconstruction, IMR)是基于完整模型的迭代重建(iterative reconstruction, IR)技術,相比濾波反投影(filtered back projection reconstruction, FBP)和部分IR,可進一步降低圖像噪聲及偽影,即使在低劑量下也能重建出滿足臨床診斷需要的圖像[2]。既往國內外IMR低劑量相關研究[3-6]主要集中在CTA、頭頸部血管成像、胸部及肝臟等方面。本研究將IMR用于CT鼻竇低劑量掃描,通過劑量指數(dose right index, DRI)觀察低劑量與標準劑量掃描方案在圖像質量及解剖細節顯示方面的差異,并對圖像噪聲和輻射劑量進行分析。

1 資料與方法

1.1 一般資料 以2019年3月—4月于北京佑安醫院20例擬診慢性鼻竇炎、復發性慢性鼻竇炎或鼻息肉患者為研究對象,其中男16例,女4例,年齡20~64歲,平均(35.2±2.0)歲;臨床癥狀包括長年反復鼻塞、流膿涕、鼻竇部壓痛及頭暈頭痛等。排除標準:①年齡<18歲;②臨床疑有其他鼻竇病變如腫瘤或骨折;③鼻腔鼻竇手術史。所有患者均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用Philips Brilliance iCT 256層螺旋CT掃描儀,囑患者仰臥,使頭部正中線對準掃描床中線、聽眶線與掃描床垂直,掃描全組鼻竇,范圍自硬腭至額竇上。采用AEC自動管電流調制技術,管電壓120 kV,管電流15~200 mA,準直128×0.625,螺距0.383,球管旋轉時間0.4 s;常規劑量掃描DRI設置為30,FBP重建時記為SD-FBP組,濾過為Y-Sharp;低劑量掃描DRI設置為10,IMR(迭代水平Level 1~3)記為LD-IMR-L1組、LD-IMR-L2組和LD-IMR-L3組,濾過均為Sharp Plus。在Philips-ISP星云工作站對所有圖像行冠狀位和矢狀位重組,層厚2 mm,層間距1 mm,矩陣512×512,并進行圖像分析。

1.3 圖像質量評價

1.3.1 客觀評價 以圖像噪聲值作為圖像客觀評價指標。測量方法:在同一層面軸位圖像上于下鼻甲黏膜、上頜竇空氣、顳下窩肌肉各選取3個面積約10 mm2的圓形ROI,測量其CT值,其標準差即為噪聲值,取平均值作為圖像的客觀噪聲,測量窗寬2 000 HU,窗位200 HU。

1.3.2 主觀評價 由2名影像科高年資主治醫師采用雙盲法對所有鼻竇冠狀位圖像質量進行評價,意見分歧時協商取得一致意見。評價指標包括偽影、竇口鼻道復合體解剖結構及病變顯示情況。竇口鼻道復合體解剖結構主要包括中鼻甲、鉤突、篩板、上頜竇開口及篩漏斗等。采用Likert 5分制(表1)對圖像質量進行評分,3分以上為滿足診斷要求;觀察窗寬2 000 HU,窗位200 HU。

表1 圖像主觀評價評分標準

1.4 輻射劑量分析 CT設備自動生成容積CT劑量指數(volume CT dose index, CTDIvol)和劑量長度乘積(dose-length product, DLP)。根據公式ED=DLP×k計算有效劑量(effective dose, ED),其中k為轉換系數,本研究中k值取0.002 3[7]。

1.5 統計學分析 采用SPSS 19.0統計分析軟件。計量資料以±s表示。采用方差分析比較SD-FBP組與LD-IMR組噪聲值,主觀指標比較采用KruskalWallisH秩和檢驗,組間兩兩比較采用Mann-WhitneyU檢驗,輻射劑量指標比較采用t檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 CT圖像質量客觀評價 4組圖像平均噪聲值自低到高依次為SD-FBP組[(19.65±2.36)HU]、LD-IMR-L3組[(20.98±2.68)HU]、LD-IMR-L2組[(28.90±3.92)HU]和LD-IMR-L1組[(35.63±3.79)HU],組間差異有統計學意義(F=104.73,P<0.01)。LD-IMR-L3組圖像噪聲值與SD-FBP組差異無統計學意義(P>0.05);余各組間差異均有統計學意義(P均<0.001)。見表2。

表2 不同重建方式圖像噪聲值比較

2.2 CT圖像質量主觀評價 LD-IMR各組偽影及顯示病變評分均>4分,能夠滿足診斷需求與SD-FBP組差異均無統計學意義(P均>0.05);顯示解剖結構細節與SD-FBP組相比清晰度稍差(P均<0.05),但均>3分,可滿足診斷需求。見表3、4及圖1。

圖1 患者男,32歲,慢性鼻竇炎,相同層面冠狀位圖像 LD-IMR各組及SD-FBP組圖像均無明顯偽影,病灶顯示清晰;LD-IMR各組顯示骨質解剖結構細節清晰度稍差,但不影響診斷 A.SD-FBP組; B.LD-IMR-L1組; C.LD-IMR-L2組; D.LD-IMR-L3組

表3 圖像質量主觀評價比較

2.3 輻射劑量 LD-IMR組CTDIvol、DLP及ED較SD-FBP組分別減少89.20%、89.37%及89.36%(P均<0.01),見表5。

表4 不同重建方式解剖結構顯示兩兩比較

表5 各組標準劑量及低劑量CTDIvol、DLP、ED比較(±s)

表5 各組標準劑量及低劑量CTDIvol、DLP、ED比較(±s)

組別CTDIvol(mGy)DLP(mGyocm)ED(mSv)SD-FBP組(n=20)19.73±2.39391.59±56.750.94±0.23LD-IMR組(n=20)2.13±0.2441.59±6.200.10±0.02t值29.3024.5214.14P值<0.01<0.01<0.01

3 討論

鼻竇CT是診斷鼻竇疾病和檢驗治療效果的重要手段,但掃描時X線不可避免要穿過眼晶狀體,BREM等[8]報道,輻射劑量達到0.5~2.0 Gy可誘發晶狀體混濁而導致白內障;盡管臨床 CT掃描鼻竇對晶狀體的輻射劑量遠低于該水平,但累積效應不容忽視,且甲狀腺亦屬鄰近器官,高劑量輻射可能導致甲狀腺癌。國際放射防護委員會提出放射檢查中遵循輻射合理及最低化原則(as low as reasonably achievable, ALARA)[9],認為以掃描圖像質量輕微下降換取受檢者CT輻射劑量降低是值得的。鼻竇竇腔內的氣體與竇壁黏膜和骨質形成良好的天然對比,為實現低劑量CT掃描鼻竇的前提。

為降低輻射劑量,早期主要采取降低管電壓和管電流等措施,重建時一般采用FBP算法,而FBP重建過程中未考慮硬件因素及系統噪聲的影響,在噪聲和偽影抑制方面存在較大缺陷[10-11]。隨著計算機運算速度的提高,IR算法逐漸成為替代FBP算法的可行方案,并可根據迭代程度分為部分模型迭代和IMR。IMR是一種基于完整模型的IR,通過統計學模型及CT系統模型進行對比校正,以獲得低噪聲、高分辨力的CT圖像。與部分模型IR相比,IMR可進一步降低圖像噪聲及偽影,并提高圖像低對比分辨力。

管電流是影響輻射劑量和圖像質量的重要參數之一。DRI設置是Philips iCT的一項個性化管電流調節技術,可由此實現自動精準調節管電流。參考鼻部CT檢查專家共識[12],本研究將標準掃描條件設置為管電壓120 kV、DRI為30(平均管電流153 mAs),低劑量掃描條件為管電壓120 kV、DRI為10(平均管電流為16 mAs),發現低劑量掃描條件下,3組圖像平均客觀噪聲自低到高依次為LD-IMR-L3組、LD-IMR-L2組、LD-IMR-L1組,提示隨著迭代水平提高,圖像噪聲逐漸減小,LD-IMR-L3組噪聲與SD-FBP組已無明顯區別。

竇口鼻道復合體的解剖結構與鼻竇炎的發生關系密切,了解其正常解剖與變異對于診斷鼻竇炎及規劃手術均有重要意義[13]。IMR濾過有3個級別,即Brain-Routine、Sharp和Sharp-Plus。為更好地顯示竇口鼻道復合體的骨質解剖結構,本研究中低劑量IMR選用較銳利的Sharp Plus濾過,標準劑量FBP重建則選用Y-sharp。與既往研究[14-15]相比,本研究中4組圖像噪聲均較高,可能與算法的邊緣增強效應有關。本研究LD-IMR各組圖像顯示病變評分均在4分以上,與SD-FBP組無明顯區別;而顯示骨質結構細節較SD-FBP組欠清晰(SD-FBP組以5分為主,LD-IMR各組以4分為主),但均能滿足診斷需求,提示相同掃描條件下,診斷鼻竇炎所需要圖像質量要求低于竇壁骨質異常,與郭森林等[16]的結果類似。在偽影方面,本研究中LD-IMR組與SD-FBP組基本相近,除2例因義齒引起較明顯偽影外,未見因掃描條件降低而偽影增加者,表明IMR算法可彌補由于劑量降低而產生的偽影。同時,LD-IMR組輻射劑量指標CTDIvol、DLP及ED較SD-FBP組分別減少89.20%、89.37%和89.36%,提示LD-IMR在劑量方面存在顯著優勢。

本研究的局限性:①納入的病種比較單一,所設低劑量掃描條件是否適用于鼻竇其他疾病(如鼻竇占位、外傷等)有待觀察;②IMR所需時間較長;③樣本量少,需增加樣本量以減少誤差。

綜上所述,DRI為10時,IMR低劑量鼻竇CT掃描可在降低ED的條件下滿足顯示竇口鼻道復合體解剖結構及診斷慢性鼻竇炎所需,為鼻竇內鏡手術規劃提供可靠依據。

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