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    重建算法及參數(shù)對SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像髁突代謝活性的影響

    2022-08-25 14:15:52李文宇沈美娟江凌龍汪長銀
    中國醫(yī)學影像技術(shù) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:顳頜百分率子集

    李文宇,沈美娟,江凌龍,徐 超,文 兵,汪長銀

    (武漢大學中南醫(yī)院核醫(yī)學科,湖北 武漢 430071)

    核素骨顯像廣泛用于評價骨關(guān)節(jié)疾病,對于診療頜面外科顳頜關(guān)節(jié)疾病具有重要價值[1-3]。顳頜關(guān)節(jié)骨斷層顯像可定性或半定量評價髁突代謝活性[1-2,4]。SPECT常用圖像重建算法包括濾波反投影法(filtered-back projection, FBP)和二維有序子集最大期望值法(two-dimensional ordered subset expectation maximization, 2D-OSEM),而不同重建算法及參數(shù)可影響圖像質(zhì)量及半定量結(jié)果[5-6]。本研究觀察FBP及2D-OSEM參數(shù)對SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像評估髁突代謝活性的影響。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 收集2019年6月—2021年3月197例因單側(cè)髁突異常增生致偏頜畸形而于武漢大學中南醫(yī)院接受SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像患者,男57例、女140例,年齡9~38歲、平均(20.9±5.2)歲;左側(cè)髁突增生93例、右側(cè)髁突增生104例。排除雙側(cè)髁突異常增生所致反頜畸形及髁突發(fā)育不良所致下頜后縮畸形。

    1.2 儀器與方法 采用Siemens E.CAM SPECT儀,以99Tcm-亞甲基二磷酸鹽為顯像劑。經(jīng)肘靜脈注射20 mCi顯像劑2~4 h后,囑患者仰臥,行顳頜關(guān)節(jié)斷層顯像,范圍自顱頂至第7頸椎水平,矩陣128×128,放大倍數(shù)1.45,探頭旋轉(zhuǎn)360°,采集32幀圖像,每幀25 s。

    1.3 重建圖像 于Siemens Syngo工作站采用Iterative Reconstruction軟件、層厚3.30 mm、分別以FBP及2D-OSEM算法行軸位、冠狀位及矢狀位重建,獲得相應(yīng)彩圖;以髁突為觀察點適當旋轉(zhuǎn)圖像并重新定位髁突,使雙側(cè)髁突中心在軸位及冠狀位均處于相同水平(圖1)。2D-OSEM算法:采用高斯濾波器,設(shè)定半高寬為6 mm,子集數(shù)為2、4、8,迭代次數(shù)為4、8、16,經(jīng)組合得到9組重建參數(shù),定義為OSEM_A_B(A為子集數(shù),B為迭代次數(shù)),如OSEM_2_4、OSEM_2_8、OSEM_2_16等。FBP算法:選擇巴特沃斯濾波器,截止頻率為0.32,階數(shù)為9(定義為FBP_0.32_9)。

    1.4 勾畫髁突ROI 由2名各具11年工作經(jīng)驗的核醫(yī)學科主管技師觀察重建圖像,于軸位圖像上選取髁突濃聚程度最高的連續(xù)3個層面,分別沿左、右側(cè)髁突邊緣勾畫ROI;另如圖1勾畫1個相同大小的本底ROI,獲取其最大計數(shù)值(Max),分別計算左、右側(cè)髁突及背景ROI的Max均值(Maxmean);以二者均值為最后結(jié)果。

    1.5 評估髁突代謝活性 由分別具有12年及25年核醫(yī)學診斷經(jīng)驗的主治醫(yī)師及副主任醫(yī)師共同閱片,參照文獻[7-8]方法計算左、右側(cè)髁突攝取百分率及雙側(cè)髁突攝取百分率差值:單側(cè)髁突攝取百分率(%)=[(單側(cè)髁突Maxmean-本底Maxmean)/(雙側(cè)髁突Maxmean之和-2×本底Maxmean)]×100%,雙側(cè)髁突攝取百分率的差值(%)=|左側(cè)髁突攝取百分率(%)-右側(cè)髁突攝取百分率(%)|;判斷髁突代謝活性:①45%≤患側(cè)髁突攝取百分率≤55%或雙側(cè)髁突攝取百分率差值≤10%為患側(cè)髁突生長活性為正常水平,處于生長靜止期,顳頜關(guān)節(jié)顯像為陰性;②患側(cè)髁突攝取百分率>55%或雙側(cè)髁突攝取百分率差值>10%為攝取百分率高側(cè)髁突生長活性增強,即患側(cè)髁突為生長活躍期,顳頜關(guān)節(jié)顯像為陽性。

    1.6 統(tǒng)計學分析 采用IBM SPSS 22.0統(tǒng)計分析軟件。以Kolmogorov-Smirnov法對計量資料行正態(tài)性檢驗,Levene法行方差齊性檢驗。以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示不符合正態(tài)分布的計量資料。以重復(fù)測量方差分析觀察2D-OSEM算法子集數(shù)與迭代次數(shù)對雙側(cè)髁突攝取百分率差值的影響,以Greenhouse-Geisser法行校正;采用LSD法對子集數(shù)及迭代次數(shù)行兩兩比較,觀察主效應(yīng)。以Wilcoxon檢驗比較2D-OSEM與FBP重建圖像中雙側(cè)髁突攝取百分率差值的差異。采用χ2檢驗比較計數(shù)資料。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結(jié)果

    2.1 以不同重建算法所獲斷層圖像 FBP重建圖像邊緣平滑,顯示雙側(cè)髁突較清晰,重建參數(shù)適合。OSEM_2_4、OSEM_2_8、OSEM_4_4、OSEM_8_4圖像邊緣較平滑,OSEM_8_4圖像顯示雙側(cè)髁突最清晰,其余參數(shù)組合圖像邊緣呈不同程度毛刺狀,雙側(cè)髁突欠清晰。見圖2。

    2.2 重建參數(shù)對雙側(cè)髁突攝取百分率差值的影響 2D-OSEM_2_8、2D-OSEM_2_16、2D-OSEM_4_4、2D-OSEM_4_8、2D-OSEM_4_16、2D-OSEM_8_4、2D-OSEM_8_8及2D-OSEM_8_16重建圖像中,雙側(cè)髁突攝取百分率差值分別為10.20%(5.90%,20.20%)、11.00%(5.60%,22.60%)、10.00%(5.10%,20.20%)、11.40%(5.80%,22.30%)、11.60%(5.90%,24.30%)、12.00%(5.60%,21.90%)、12.40%(6.30%,22.60%)及13.20%(6.00%,24.50%),均高于FBP_0.32_9重建圖像[8.60%(3.60%,17.60%),Z=-7.89、-8.79、-7.50、-8.61、-8.41、-8.07、-8.01、-7.81,P均<0.01];2D-OSEM_2_4[9.00%(4.20%,16.90%)]重建圖像中,雙側(cè)髁突攝取百分率差值與FBP_0.32_9重建圖像差異無統(tǒng)計學意義(Z=-1.86,P=0.06)。

    2D-OSEM重建圖像中,雙側(cè)髁突攝取百分率差值數(shù)據(jù)方差不齊(F=3.300,P=0.001),經(jīng)平方根變換后方差齊(F=1.090,P=0.363)。以2D-OSEM算法重建時,子集數(shù)(F=16.85,P<0.01)及迭代次數(shù)(F=34.29,P<0.01)對雙側(cè)髁突攝取百分率差值存在顯著主效應(yīng),二者之間存在交互效應(yīng)(F=13.14,P<0.01),雙側(cè)髁突攝取百分率差值隨子集數(shù)或迭代次數(shù)增加而加大。

    2.3 2D-OSEM與FBP重建圖像所示髁突代謝活性陽性率比較 根據(jù)雙側(cè)髁突攝取百分率差值,2種重建圖像之間髁突代謝活性總陽性率(2D-OSEM: 142/197,72.08%,F(xiàn)BP∶88/197,44.67%)差異有統(tǒng)計學意義(χ2=30.91,P<0.01)。2D-OSEM重建圖像中,OSEM_2_16、OSEM_4_16、OSEM_8_4、OSEM_8_8、OSEM_8_16髁突代謝活性陽性率均高于FBP重建圖像(P均<0.05),其余與FBP差異均無統(tǒng)計學意義(P均>0.05)。見表1。

    9種不同參數(shù)2D-OSEM 重建圖像中的髁突代謝活性陽性率總體差異無統(tǒng)計學意義(χ2=11.62,P=0.17);兩兩比較, OSEM_4_16與OSEM_2_4(χ2=4.07,P=0.04)、OSEM_8_16與OSEM_2_4(χ2=8.03,P<0.01)、OSEM_8_16與OSEM_2_8(χ2=4.13,P=0.04)、OSEM_8_16與OSEM_4_4(χ2=4.54,P=0.03)髁突代謝活性陽性率差異均有統(tǒng)計學意義,其余差異均無統(tǒng)計學意義(P均>0.05)。見表1。

    表1 2D-OSEM及FBP重建圖像中髁突代謝活性陽性率比較[%(例)]

    2.4 2D-OSEM重建子集數(shù)及迭代次數(shù)對髁突代謝活性陽性率的影響 子集數(shù)不變而迭代次數(shù)逐漸增大、或迭代次數(shù)不變而子集數(shù)逐漸增大時,2D-OSEM重建圖像中,髁突代謝活性陽性率均呈增高趨勢,但總體差異均無統(tǒng)計學意義(P均>0.05,表2)。

    表2 基于不同參數(shù)2D-OSEM重建圖像的髁突代謝活性陽性率比較[%(例)]

    3 討論

    各種影像學方法中,核素骨顯像對評估髁突代謝活性具有重要價值[1-4,7-10]。髁突肥大指髁突非腫瘤性過度增生所致下頜骨發(fā)育不對稱,多于青春期隱匿發(fā)病并呈漸進性發(fā)展而致頜面部畸形,??沙掷m(xù)數(shù)年,最終隨生長發(fā)育停止而終止。髁突增生以單側(cè)多見,早期改變?yōu)轺镣淮x活性增強,并逐漸發(fā)生形態(tài)改變。顳頜關(guān)節(jié)顯像提示髁突代謝活性增強對早期髁突肥大具有診斷價值;以顳頜關(guān)節(jié)顯像定量監(jiān)測髁突代謝活性對臨床制定治療方案及選擇手術(shù)時機具有重要意義[2-3,11]。

    重建SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像圖像時,各像素點的計數(shù)與算法及參數(shù)相關(guān)。FBP和2D-OSEM均為SPECT常用重建算法。FBP計算量小、所需存儲空間小、重建速度快,但易產(chǎn)生圖像偽影,低噪聲和高分辨率對于濾波器及濾波參數(shù)的要求存在矛盾,需折中優(yōu)化[5,12];濾波函數(shù)、階數(shù)及截止頻率均可影響重建圖像質(zhì)量[5-6]。2D-OSEM為迭代算法,對相對不完全采樣或低計數(shù)率數(shù)據(jù)的適應(yīng)性好,可行各種約束校正,結(jié)果更為精確,但迭代次數(shù)過多可增加重建圖像噪聲而降低信噪比[13];迭代次數(shù)越低,重建圖像與真實圖像的相關(guān)性越低,子集水平不同可影響重建圖像的收斂速度及圖像質(zhì)量,故須適當選擇子集數(shù)和迭代次數(shù),以保證圖像質(zhì)量[12]。黃克敏等[13]的Jaszczak模型研究結(jié)果表明,F(xiàn)BP算法影響SPECT圖像質(zhì)量,且定量分析感興趣體積等的誤差較大,不適于絕對定量;而迭代次數(shù)和子集數(shù)也可影響定量結(jié)果。

    本研究發(fā)現(xiàn),F(xiàn)BP及OSEM_2_4、OSEM_2_8、OSEM_4_4、OSEM_8_4顳頜關(guān)節(jié)斷層重建圖像邊緣較平滑,顯示雙側(cè)髁突較清晰;不同重建算法及2D-OSEM算法中的不同子集和迭代次數(shù)均可影響雙側(cè)髁突攝取百分率差值,導致以相同診斷標準評估髁突代謝活性陽性率存在差異;較小的子集數(shù)或迭代次數(shù)變化幅度對2D-OSEM髁突代謝活性結(jié)果的影響較小,而變化幅度增大可使診斷陽性率增高。以上結(jié)果提示,采用不同算法及2D-OSEM算法的不同迭代次數(shù)和子集數(shù)均可影響SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像圖像質(zhì)量,進而影響半定量結(jié)果及評估髁突代謝活性結(jié)果,與既往研究[13]結(jié)果相近。本研究發(fā)現(xiàn),行2D-OSEM重建時,選擇子集數(shù)為8、迭代次數(shù)為4可獲得平滑而清晰的髁突影像,且據(jù)其判斷髁突代謝活性的陽性率顯著高于基于FBP算法。

    綜上,以FBP或2D-OSEM算法、以及不同參數(shù)2D-OSEM所獲SPECT顳頜關(guān)節(jié)顯像顯示的髁突代謝活性存在差異;建議臨床采用相對固定的檢查條件和斷層圖像重建算法及參數(shù),以確保結(jié)果的重復(fù)性及可靠性。但本研究設(shè)置的2D-OSEM重建子集數(shù)及迭代次數(shù)較少,有待擴大參數(shù)范圍進一步觀察。

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