周淑琴,陳志光,李寧娜,刁換勝(通信作者)
廣州中醫(yī)藥大學第二附屬醫(yī)院醫(yī)學影像科 (廣東廣州 510020)
回顧性分析2017年6-11月臨床擬診周圍動脈閉塞性疾病 (peripheral arterial occlusive disease,PAOD)或術(shù)前需要進行下肢動脈CTA檢查的61例患者的臨床資料, 男47例,女14例;年齡19~85歲,中位年齡65歲。
1.2.1 掃描設(shè)備和參數(shù)
采用Toshiba Aqulion 64層螺旋CT機?;颊呷⊙雠P位,以雙側(cè)腘動脈作為監(jiān)測觸發(fā)點。使用雙筒高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈先以4.0 ml/s注入非離子型碘對比劑(ultravist 370 mgI/ml)100 ml,隨即以相同流率追加40 ml 0.9%氯化鈉注射液。啟動對比劑智能跟蹤Sure-Start技術(shù),于開始注射對比劑后20 s對監(jiān)測層面進行連續(xù)動態(tài)掃描,待觀察到任意一側(cè)腘動脈出現(xiàn)對比劑即啟動掃描,范圍覆蓋腹主動脈下段至足底。
管電壓采用100 kVp或120 kVp,其中部分低管電壓組配合管電流調(diào)制技術(shù)(預(yù)設(shè)噪聲指數(shù)10,管電流限值50~400 mA),球管旋轉(zhuǎn)速度500 ms/rot,準直64 mm×0.5 mm,螺距因子0.828,C-FOV 400 mm。掃描為頭足向。
1.2.2 圖像重建和后處理
設(shè)定層厚1.0 mm,間隔0.8 mm,分別以卷積核FC11,F(xiàn)C12,F(xiàn)C13,F(xiàn)C14,F(xiàn)C15重建主-髂段圖像,獲得信號強度相同而噪聲不同的5組數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)重建后傳至工作站(Vital,Vitrea 2,V3.9)進行圖像后處理。顯示方法包括VR和MIP。觀察VR圖像的窗設(shè)置為窗寬250 HU,窗位300 HU;觀察MIP圖像的窗設(shè)置為窗寬600 HU,窗位400 HU。
1.2.3 數(shù)據(jù)測量
用感興趣區(qū)(region of interest,ROI)法測量腹主動脈CT值,ROI位于血管腔內(nèi)并盡可能大,同時避免容積效應(yīng)的影響。測量左、右腰大肌CT值并計算平均數(shù)代表背景信號(ROI面積為10 mm2),取平均值。測量周圍空氣CT值的標準差(SD)代表圖像噪聲(noise, N),分別取左、中、右三點(ROI面積為10 mm2),取平均值。信噪比(signalto-noise ratio,SNR)=腹主動脈CT值/圖像噪聲;對比噪聲比(contrast-to-noise ratio,CNR)=(腹主動脈CT值-背景信號)/圖像噪聲;對比度=腹主動脈CT值-背景信號。
數(shù)學競賽中的問題專業(yè)、抽象并且難度較大,所以就促使其具有一定的趣味以及教育性。在準備使用圖論時,首先要先掌握圖論的使用原理、方法以及使用過程中存在的問題以及問題的解決方法。在競賽中使用圖論能增強學生對書本上知識的理解,從而簡單方便的解決社會活動中存在的各種問題,不僅培養(yǎng)學生分析問題的能力,還培養(yǎng)他們通過分析問題,擴散思路,從而提高解決問題的能力。針對教師,用一些教育軟件以及教育案例融入到教學中,不僅可以提高教師的教學水平,還可以提高學生對知識的清晰度和掌握能力。參加一場數(shù)學競賽,通過事前的準備及學習,學生們可以學到很多書本上以及生活中常見的解決問題的方法。
由2名在血管影像診斷方面有經(jīng)驗的放射科醫(yī)師采用盲法獨立完成,在后處理工作站上分別對所有患者VR和MIP圖像質(zhì)量進行主觀評價,并進行觀察者間一致性分析。最后結(jié)果以取得一致意見為準。
MIP和VR圖像各分為4個等級:4分(優(yōu)秀)為血管清晰,對比好,血管壁光滑;3分(良好)為血管清晰,對比良好,血管壁輕度毛糙但不影響診斷;2分(中等)為血管對比不佳,小血管、邊緣分支及側(cè)支血管觀察受影響或血管壁明顯毛糙,但仍可診斷;1分(差)為血管觀察不清,無法診斷。每例患者的總體圖像質(zhì)量定義為三部分血管中圖像質(zhì)量評分的最低值。
采用SPSS 17.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析。符合正態(tài)分布的計量資料兩兩比較采用獨立樣本t檢驗,方差不齊計量資料采用秩和檢驗,α=0.05作為檢驗水準,P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義;采用Spearman秩相關(guān)分析CNR、SNR及N與圖像質(zhì)量的相關(guān)性,確定VR和MIP圖像質(zhì)量影響因素;2名觀察者對圖像質(zhì)量總體評價的一致性采用Kappa檢驗。
61例主-髂段5種不同重建算法(FC11,F(xiàn)C12,F(xiàn)C13,F(xiàn)C14,F(xiàn)C15)共獲得305組VR和MIP圖像。
以VR和MIP圖像等級評價為標準,采用Spearman秩相關(guān)分析CNR、SNR及N與圖像質(zhì)量的相關(guān)性,結(jié)果發(fā)現(xiàn),與VR圖像相關(guān)性:CNR=0.73,SNR=0.72,N=-0.59;與MIP圖像相關(guān)性:CNR=0.61,SNR=0.60,N=-0.48。
以VR圖像為評價目標,132圖優(yōu)秀,115圖良好;優(yōu)秀與良好圖像的N、SNR和CNR比較,差異有統(tǒng)計學意義(采用兩獨立樣本t檢驗,CNR:t=-11.014,P<0.05;SNR:t=-10.673,P<0.05;N :t=7.455,P<0.05)。見表1。
以MIP圖像為評價目標,210圖優(yōu)秀,77圖良好;優(yōu)秀與良好圖像的N、SNR和CNR比較,差異有統(tǒng)計學意義(采用兩獨立樣本比較t檢驗,CNR:t=-11.667,P<0.05;SNR:t=-11.239,P<0.05;N:t=7.236,P<0.05)。見表1。
優(yōu)秀的MIP圖像與優(yōu)秀的VR圖像CNR、SNR和N比較,差異有統(tǒng)計學意義(采用兩獨立樣本比較t檢驗,CNR:t=-3.467,P=0.001;SNR:t=-3.397,P=0.001;N:t=3.419,P=0.001)。見表1。且VR對源圖像質(zhì)量的要求更高。
表1 VR與MIP優(yōu)秀及良好圖像CNR、SNR、N比較(±s)
表1 VR與MIP優(yōu)秀及良好圖像CNR、SNR、N比較(±s)
注:與良好圖像比較,aP<0.05;與MIP優(yōu)秀圖像比較,bP<0.05
VR優(yōu)秀 132 86.86±39.72ab 97.11±44.37ab 7.54±3.99ab良好 115 43.61±19.96 49.85±23.24 12.89±6.72 MIP優(yōu)秀 210 71.69±39.16a 80.52±43.72a 9.26±5.27a良好 77 31.94±18.21 37.02±21.28 17.02±8.85
以FC11為標準處理,Spearman秩相關(guān)分析結(jié)果顯示,主-髂段VR、MIP圖像與5個參數(shù)(血管平均增強CT值、對比度、CNR、SNR和N)均存在相關(guān)性,與血管平均增強CT值、CNR、SNR以及對比度正相關(guān),與N負相關(guān);VR、MIP圖像質(zhì)量與CNR相關(guān)性最高,其次為SNR,而N對圖像質(zhì)量的影響最小。見表2。
表2 主-髂段VR、MIP圖像與5個參數(shù)的相關(guān)性
以VR圖像為評價目標,38例優(yōu)秀,16例良好,7例中等。圖像優(yōu)秀與良好的5個參數(shù)比較,差異有統(tǒng)計學意義(血管平均增強CT值、對比度及N比較因方差不齊采用秩和檢驗,統(tǒng)計值 =-3.82,P<0.001;統(tǒng)計值=-3.949,P<0.001;統(tǒng)計值=2.609,P=0.017。SNR和CNR比較均采用兩獨立樣本t檢驗,t=-4.534,P<0.001;t=-4.727,P<0.001),CNR對圖像質(zhì)量影響最大,其次為SNR,N對圖像的影響最小。見表3。
以MIP圖像為評價目標,48例優(yōu)秀,11例良好,2例中等。圖像優(yōu)秀與良好的5個參數(shù)比較,差異有統(tǒng)計學意義(血管平均增強CT值、CNR、SNR及N值比較因方差不齊采用秩和檢驗,統(tǒng)計值=-4.39,P<0.001;統(tǒng)計值=-6.126,P<0.001;統(tǒng)計值=-5.861,P<0.001;統(tǒng)計值=2.617,P=0.023。對比度比較采用兩獨立樣本t檢驗,t=-3.479,P<0.001)。CNR對圖像質(zhì)量影響最大,其次為SNR,N對圖像的影響最小。見表3。
表3 VR與MIP優(yōu)秀及良好CTA圖像參數(shù)比較(±s)
表3 VR與MIP優(yōu)秀及良好CTA圖像參數(shù)比較(±s)
注:與良好圖像比較,aP<0.05
圖像 例數(shù)(HU) SNR CNR VR優(yōu)秀 38575.92±94.15a515.52±95.33a4.92±2.23a133.86±45.55a119.63±40.96a良好 16486.11±71.51 423.23±70.09 7.48±3.64 77.47±30.35 67.15±25.98 MIP優(yōu)秀 48 558.89±96.20a497.53±97.89a5.20±2.34a124.41±46.20a110.64±41.79a良好 11 452.35±66.02389.56±64.02 8.39±3.88 63.55±26.39 54.54±22.85平均增強CT值(HU)對比度(HU)N
2名觀察者對圖像質(zhì)量總體評價具有較高的一致性(VR:Kappa=0.719,P<0.05;MIP:Kappa=0.678,P<0.05)。
現(xiàn)代CT技術(shù)的快速發(fā)展在帶來更精確診斷的同時也伴隨著更海量圖像信息的產(chǎn)生。對于現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的64層螺旋CT機,一次下肢動脈增強掃描所產(chǎn)生的容積數(shù)據(jù)圖像約1 500幅(重建層厚1 mm,重建間隔0.8 mm),給傳統(tǒng)橫斷面閱片模式帶來了極大的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)代影像診斷新模式要求能更直觀綜合地觀察圖像,對于血管成像更是如此,各種三維成像技術(shù)由此順應(yīng)而生并迅速發(fā)展起來。Fishman等[8]認為CTA的顯示技術(shù)首先是VR,然后是MIP補充;聯(lián)合VR與MIP并結(jié)合橫斷圖像可充分反映CTA結(jié)果。Suzuki等[9]、Addis等[10]也驗證了VR的顯示優(yōu)勢,并且同時反映了VR定量血管管徑優(yōu)于其他技術(shù)。Suzuki等[9]研究還發(fā)現(xiàn)血管內(nèi)造影劑密度和合理的重建卷積核都是影響圖像的重要參數(shù),也就是血管強化CT值是CTA的重要影響因素,而圖像的N也是圖像質(zhì)量的重要構(gòu)成部分。
本研究從CTA VR及MIP圖像質(zhì)量角度研究其與圖像N、SNR和CNR的相關(guān)性,得出結(jié)論CTA三維MIP和VR圖像質(zhì)量的最主要影響因素是CNR,其次是SNR,與N相關(guān)性最低。說明較高的血管對比強化值是保障CTA三維圖像質(zhì)量優(yōu)秀的最主要因素,與于紅等[11]報道優(yōu)秀的強化效果成就良好的CTA圖像質(zhì)量相似。并且VR圖像質(zhì)量對數(shù)據(jù)要求高于MIP。
本研究同時顯示N對CTA圖像質(zhì)量的影響力不如血管強化對比度的影響力,說明保障CTA質(zhì)量的關(guān)鍵是保證良好的目標血管強化值和對比度,在此前提下,可以通過各種技術(shù)合理降低X線輻射,雖然會增加N,但對CTA三維重建圖像(VR、MIP)質(zhì)量影響較小,因此低劑量CTA也有足夠的發(fā)展空間。
本研究的缺陷之一是僅納入下肢動脈主-髂段進行分析,原因在于主-髂段血管位于盆腔,體層較厚,圖像N更明顯,利用主-髂段的圖像數(shù)據(jù)可以基本體現(xiàn)整個下肢動脈的圖像分析結(jié)果。