大矩陣超高分辨CT結(jié)合iDose4算法篩查新型冠狀病毒肺炎技術(shù)探討

郭鷺鑫 康江河 蔡小萍 王金岸

廈門大學附屬中山醫(yī)院影像科 (福建 廈門 361004)

新型冠狀病毒(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2，SARS-CoV-2)可通過人際傳播，被感染者主要表現(xiàn)為肺部炎癥，稱之為新型冠狀病毒感染的肺炎(Corona Virus Disease 2019，COVID-19)，具有較強的傳染性，且病情進展迅速，嚴重者會出現(xiàn)急性呼吸窘迫綜合征，呼吸衰竭等，甚至導致死亡[1]。目前利用實時熒光RT-PCR檢測新型冠狀病毒核酸陽性是確診COVID-19的“金標準”，但核酸檢測特異性高，敏感度低，檢測結(jié)果反饋需要一定的時間，檢測結(jié)果存在假陰性。國內(nèi)外諸多文獻報道，COVID-19高分辨CT主要以磨玻璃病灶為主，具有特異性及典型征象[2-4]。1024矩陣超高分辨率CT較常規(guī)HRCT更能清楚顯示磨玻璃病灶內(nèi)部結(jié)構(gòu)[5]。iDose4算法可以抑制圖像噪聲，提升圖像質(zhì)量。本研究比較了1024矩陣條件下不同級別iDose4算法圖像質(zhì)量，選取最佳的迭代重建級別，旨在探討基于最佳迭代等級下1024矩陣超高分辨CT在COVID-19診斷上的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧性分析2020年1月至2月來我院檢查的新冠肺炎疑似患者25例，其中男12例，女13例，年齡6～74歲，平均年齡(38.79±10.8)歲。其中COVID-19確診病例12例，其它肺炎患者8例，肺部正常患者5例。

1.2 儀器與方法采用Philips Ingenuity CT掃描儀。囑患者仰臥，掃瞄時屏氣，頭先進，掃描范圍自肺尖到肺底。掃描參數(shù)：管電壓120kV，mAs：Doseright Index(劑量指數(shù)15～20)，準直器0.625mm×64，螺距1.2，掃描速度0.75s/rot，掃描層厚2mm，重建層厚2mm，間隔為2mm，F(xiàn)OV 35cm。將所獲原始數(shù)據(jù)在矩陣512×512及1024×1024條件下，采用FBP及不同級別迭代重建技術(shù)(iDose4-1、iDose4-3、iDose4-5、iDose4-7) 進行1mm層厚及間隔進行重建。

1.3 圖像質(zhì)量分析

1.3.1 客觀評價將各組圖像傳輸至Philips IntelliSpace Portal工作站，關(guān)閉相關(guān)信息，在固定肺窗(窗寬1600HU、窗位-600HU)，對FBP圖像和iDose4-1、iDose4-3、iDose4-5、iDose4-7圖像進行測量和評價。于氣管隆突水平、左心房水平在肺組織內(nèi)(避開肺紋理及病變區(qū))分別選取ROI(面積約45mm2)，測量標準差(SD)，同時記錄其平均CT值，計算SNR。每一個ROI測量三次取其平均值。SNR=CTn/SDn，其中CTn 、SDn為肺組織平均CT值和SD值。SD值為圖像客觀噪聲，見圖3。

1.3.2 主觀評價 圖像在同樣放大比例情況下，由3名具有10年以上工作經(jīng)驗的放射科醫(yī)師對圖像質(zhì)量進行量化評估，意見不同時，協(xié)商達成一致。以5分制對圖像質(zhì)量進行評分，評價內(nèi)容包括圖像噪聲、斜裂及葉間裂、近胸膜2cm血管支氣管顯示情況、病灶及病灶內(nèi)部結(jié)構(gòu)顯示情況、診斷可行性等。5分：圖像無明顯噪聲，圖像顆粒小、細膩，且諸結(jié)構(gòu)邊界清晰，圖像清晰顯示；4分：圖像噪聲較小，圖像顆粒小、較細膩，諸結(jié)構(gòu)邊界較清晰，圖像較清晰；3分：圖像噪聲較大，圖像顆粒較粗，且諸結(jié)構(gòu)邊緣尚較清楚，肺紋理有顯著偽影，邊緣較模糊；2分：圖像噪聲大，圖像顆粒粗，諸結(jié)構(gòu)欠清，肺紋理有嚴重偽影，可并有其他偽影；1 分：圖像噪聲極大，圖像顆粒粗，且諸結(jié)構(gòu)邊界不清，肺紋理有嚴重偽影，難以確定邊界，無法診斷。評分≥3分的圖像，認為可以滿足診斷要求。

1.4 統(tǒng)計學分析采用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件進行分析，計量資料以(±s)表示，對FBP圖像和各組iDose圖像的平均CT值、SD值、SNR值進行方差分析，以P＜0.05作為差異有統(tǒng)計學意義，并對各組間進行兩兩比較。

2 結(jié) 果

2.1 圖像客觀評價iDose4-1、iDose4-3、iDose4-5，iDose4-7的SNR高于FBP，客觀噪聲低于FBP，差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)，各組圖像的CT值差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)，如表1。隨著iDose級別的增高，SD值下降，SNR值升高(圖1)。不同級別迭代重建，512矩陣組客觀噪聲較FBP分別降低了2.72%、17.25%、16.69%、24.30%；1024矩陣組客觀噪聲較FBP分別降低了5.88%、12.28%、22.10%、22.96%。同一迭代等級，1024矩陣條件下的SD值高于512矩陣，升高比例分別為20.31%、27.53%、19.25%、21.37%；SNR值低于512矩陣，差異具有統(tǒng)計學意義(P＜0.05) 。各組間兩兩比較分析顯示，1024矩陣iDose4-5，iDose4-7與512矩陣iDose4-3的SD、CNR差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)。

圖1 兩種矩陣下不同重建方式圖像SNR比較

表1 兩種矩陣下不同重建方式圖像質(zhì)量客觀與主觀評價

2.2 圖像主觀評價FBP及不同級別迭代重建像(iDose4-1、iDose4-3、iDose4-5、iDose4-7)主觀評分差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。各組間兩兩比較，同一矩陣條件下iDose4-3、iDose4-5的主觀評分值差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)，且iDose4-3、iDose4-5的圖像評分最優(yōu)(表1)；1024矩陣條件下iDose4-5評分優(yōu)于其它組主觀評分，差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。iDose4-7圖像噪聲降低程度最大，但主觀評分較低。對于肺部病灶顯示情況，1024矩陣條件下iDose4-5主觀評分優(yōu)于其它組。

3 討 論

COVID-19肺部CT表現(xiàn)主要以肺外帶磨玻璃病灶為主，且病灶表現(xiàn)多樣，病灶內(nèi)血管增粗，充氣支氣管征，網(wǎng)格、鋪路石樣改變，這些征象可能是COVID-19分期及鑒別診斷的有利依據(jù)。清楚顯示這些征象可以更好指導臨床治療[3-4]。

超高分辨CT(ultra high resolution CT，UHRCT)不僅能顯示亞毫米級磨玻璃病灶，還能對病變的范圍和程度進行精準定量。文獻報道顯示，在相同F(xiàn)OV條件下，1024大矩陣超高分辨CT能使單位體積內(nèi)有效像素提高到常規(guī)512矩陣高分辨CT的4倍左右，明顯地提高了空間分辨率，但重建速度慢，同樣條件下相對噪聲增大[5-6]。本研究結(jié)果也表明，在同一重建方式下，1024矩陣的噪聲升高，信噪比下降。iDose4是Philips推出的基于雙空間多模型迭代重建技術(shù)，可有效提升圖像空間分辨力及密度分辨力，可以減少噪聲[7-9]，并通過頻率噪聲譜保持結(jié)構(gòu)信息，維持真實的CT圖像。但隨iDose4等級的增高，病灶邊緣與正常組織有被密度均勻化的趨勢，對磨玻璃結(jié)節(jié)間質(zhì)改變形成的網(wǎng)格影顯示較困難，小結(jié)構(gòu)可見性可受到影響。選擇合適的迭代等級對于磨玻璃病灶結(jié)構(gòu)顯示極為關(guān)鍵。

本研究對疑似COVID-19患者的行常規(guī)CT檢查圖像進行回顧性重建，對比分析不同矩陣條件下各重建方式的圖像質(zhì)量，參考COVID-19病例報道的CT特征[2-4]，期待找到1024矩陣下最優(yōu)迭代等級，有利于COVID-19診斷及分級評估。本研究進行圖像質(zhì)量客觀評價時，興趣區(qū)(ROI)選擇，面積約為45mm2，盡可能避開血管和紋理，減少其測量誤差。本研究結(jié)果顯示不同迭代等級重建圖像的SNR均較FBP圖像高，噪聲均較FBP有不同程度減低，且隨著iDose4級別的增加，CNR呈線性增加，等級越高，CNR越高，噪聲越低，重建時間越長；同一迭代等級下，1024矩陣噪聲較512矩陣高，CNR降低，而且重建速度下降。1024矩陣iDose4-5、iDose4-7重建圖像與512矩陣iDose4-3、iDose4-5重建圖像質(zhì)量差異性無統(tǒng)計學意義。

在圖像主觀評價上，參考目前病例報道的COVID-19影像特征，本研究對磨玻璃病灶的顯示情況、病灶邊緣、大小、病灶內(nèi)增粗血管影、空氣支氣管、網(wǎng)格樣改變、鋪路石樣改變及正常區(qū)域的肺裂、近胸膜2cm支氣管血管顯示情況進行主觀評分，在相同的FOV進行，保證評估的準確性。本研究中除FBP、iDose4-1外，其余重建圖像質(zhì)量均達到診斷要求，均能清楚顯示解剖結(jié)構(gòu)，病變形態(tài)、邊緣特征及密度。1024矩陣iDose4-5評分最高，更能清楚顯示磨玻璃病灶的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。雖然iDose4-7重建圖像客觀評分高，但主觀評分低于其他組，可能因為迭代等級過高，病變邊緣、病變區(qū)及正常肺組織區(qū)的密度有被均勻化的趨勢，影響病變內(nèi)部結(jié)構(gòu)的觀察，而且其重建速度慢，不推薦日常工作使用。

綜上所述，結(jié)合兩種矩陣條件下各重建方式圖像質(zhì)量客觀及主觀評分情況，采取1024矩陣，iDose4-5重建，在提高空間分辨率的同時，也提高了密度分辨率和改善圖像質(zhì)量，肺內(nèi)小結(jié)構(gòu)及磨玻璃病灶的細微結(jié)構(gòu)可以更好地顯示，可以對COVID-19病灶的范圍及程度進行精準評估，為COVID-19的診斷分級及鑒別診斷提供有利依據(jù)。建議在臨床工作中推廣使用。