深度學(xué)習(xí)重建聯(lián)合Smart去金屬偽影算法對(duì)頸部CT圖像中口腔金屬植入物偽影的影響

唐 麗,劉 星,侯 平,王明月,魏一娟,呂培杰,高劍波

(鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科,河南 鄭州 450052)

口腔內(nèi)金屬植入物可在頭頸部CT圖像中造成金屬偽影,嚴(yán)重影響圖像質(zhì)量[1];既往多通過(guò)調(diào)整CT參數(shù)或以單能量成像等方式減少金屬偽影,但效果有限[2]?；谕队暗腟mart去金屬偽影(metal artifact reduction, MAR)算法操作簡(jiǎn)單、重建時(shí)間短,聯(lián)合自適應(yīng)迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction V, ASIR-V)可明顯減少金屬偽影、降低圖像噪聲,改善圖像質(zhì)量[3-4],但ASIR-V權(quán)重過(guò)高易致圖像呈現(xiàn)“蠟像感”或“塑料樣”外觀,使其臨床應(yīng)用受限[5-6]。利用深度學(xué)習(xí)重建(deep learning reconstruction, DLR)可在降低輻射劑量、保證空間分辨率及圖像質(zhì)量的同時(shí)降低背景噪聲,提高病變檢出率[7-10]。本研究觀察DLR聯(lián)合Smart MAR算法對(duì)CT圖像中口腔金屬植入物偽影的影響。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性分析2023年3月—6月60例存在口腔金屬植入物、并因疑診頭頸部腫瘤、轉(zhuǎn)移癌或感染性病變而于鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院接受頸部CT檢查患者,男26例、女34例,年齡34～85歲,平均(59.3±10.8)歲。其中19例檢出頸部病變且CT顯示病變受金屬植入物偽影干擾,男10例、女9例,年齡40～85歲、平均(57.2±12.6)歲,其中惡性腫瘤10例、良性腫瘤2例、淋巴結(jié)腫大2例、感染性病變3例、鈣化灶1例及異物1例。本研究經(jīng)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)(2021-KS-HNSR115);檢查前患者均簽署知情同意書(shū)。

1.2 儀器與方法 采用GE APEX 512層CT儀,囑患者仰臥,行頸部平掃+增強(qiáng)掃描,掃描范圍自顱底上方3～4 cm至鎖骨上窩;參數(shù):自動(dòng)管電壓(80～120 kV),自動(dòng)管電流(45～450 mA),螺距0.992,層厚及層間距均為3 mm。完成平掃后經(jīng)肘靜脈以3.0 ml/s流率注射80 ml碘海醇對(duì)比劑(350 mgI/ml),于60～65 s后行靜脈期掃描。掃描結(jié)束后分別以ASIR-V(重建百分比為50%)聯(lián)合Smart MAR (IR+S組)、DLR-H(重建強(qiáng)度為高水平)聯(lián)合Smart MAR(DH+S組)、DLR-M(重建強(qiáng)度為中水平)聯(lián)合Smart MAR(DM+S組)、DLR-H(DH組)及DLR-M(DM組)重建靜脈期圖像,層厚及層間距均為0.625 mm。

分別由2名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)且不知曉患者及圖像信息的放射科主治醫(yī)師以Likert量表對(duì)圖像整體(包括顯示口腔結(jié)構(gòu)、噪聲、紋理及金屬偽影)及顯示病灶質(zhì)量進(jìn)行主觀評(píng)分(表1),意見(jiàn)存在分歧時(shí)經(jīng)討論達(dá)成一致。

表1 圖像整體及顯示病灶質(zhì)量主觀評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料,以Friedman檢驗(yàn)進(jìn)行多組間比較,以Wilcoxon秩和檢驗(yàn)行兩兩比較。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)估 5組圖像SD1、SD2及AI差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05)。SD1及AI在DH+S組、DM+S組、IR+S組、DH組及DM組依次升高(P均<0.05)。SD2在DH+S組、DM+S組及IR+S組依次升高(P均<0.05),而DH+S組與DH組、DM+S組與DM組差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。見(jiàn)表2。

表2 不同重建算法頸部CT圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果(n=90)

2.2 主觀評(píng)估 10例[包括6例存在頸部病變(6/19,31.58%)及4例(4/41,9.76%)無(wú)頸部病變]于IR+S組、DH+S組及DM+S組圖像中可見(jiàn)DH組及DM組圖像中不存在的偽影。19例存在頸部病變且受金屬偽影干擾患者中,16例(16/19,84.21%)病變于5組圖像中均可識(shí)別,3例(3/19,15.79%)病變僅可于IR+S組、DH+S組及DM+S組圖像中識(shí)別。見(jiàn)圖1、2。

圖1 患者男,40歲,右側(cè)扁桃體鱗癌,左下第二前磨牙、第一磨牙、第二磨牙及右下第一磨牙義齒 A、B.DLR-H圖(A)及DLR-M圖(B)示口腔明顯金屬偽影,右側(cè)扁桃體內(nèi)見(jiàn)卵圓形強(qiáng)化灶顯示較差,邊界不清、密度不均; C～E.ASIR-V聯(lián)合Smart MAR圖(C)、DLR-H聯(lián)合Smart MAR圖(D)及DLR-M聯(lián)合Smart MAR圖(E)示右側(cè)扁桃體區(qū)無(wú)明顯偽影,病灶邊界尚清,易于識(shí)別 (箭示病灶)

圖2 患者女,56歲,右上中切牙義齒 A、B.DLR-H圖(A)及DLR-M圖(B)中舌部未見(jiàn)明顯偽影;C～E.ASIR-V聯(lián)合Smart MAR圖(C)、DLR-H聯(lián)合Smart MAR圖(D)及DLR-M聯(lián)合Smart MAR圖(E)中見(jiàn)舌部偽影(箭)

5組圖像整體質(zhì)量及顯示病灶質(zhì)量主觀評(píng)分差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.001),在DH+S組、DM+S組及IR+S組依次降低(P均<0.05),但均高于DH組及DM組(P均<0.05),而DM組與DH組間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。見(jiàn)表2。

3 討論

口腔金屬植入物產(chǎn)生的放射狀或條紋偽影可對(duì)影像學(xué)醫(yī)師識(shí)別圖像中的口腔結(jié)構(gòu)及頸部病變?cè)斐筛蓴_。FELDHAUS等[3]分別以ASIR-V聯(lián)合Smart MAR算法和單獨(dú)ASIR-V算法重建頭頸部CT圖像,發(fā)現(xiàn)前者金屬偽影明顯小于后者,且對(duì)惡性腫瘤檢出率更高。本研究分別以ASIR-V聯(lián)合Smart MAR、DLR-H聯(lián)合Smart MAR、DLR-M聯(lián)合Smart MAR、DLR-H及DLR-M算法重建頸部CT圖像,結(jié)果顯示聯(lián)合Smart MAR算法圖像的AI均明顯低于單獨(dú)DLR算法,且3例(3/19,15.79%)病變僅于聯(lián)合Smart MAR圖中顯示,提示Smart MAR可減少頭頸部CT圖像中來(lái)自口腔金屬植入物的偽影而清晰顯示口腔結(jié)構(gòu)及病灶,有利于提高圖像質(zhì)量。

對(duì)于存在髖關(guān)節(jié)或脊柱金屬植入物患者,以Smart MAR算法重建CT圖像可能引入偽影,導(dǎo)致假體周?chē)霈F(xiàn)透亮線或形態(tài)失真[11];而其他MAR算法,如O-MAR、iMAR及單能量聯(lián)合MAR等則可致存在口腔金屬植入物者頭頸部CT圖像出現(xiàn)低密度條紋或放射狀偽影[12-14]。本研究存在頸部病變的19例中的6例(6/19,31.58%)和無(wú)頸部病變的41例中的4例(4/41,9.76%)于IR+S組、DH+S組及DM+S組中出現(xiàn)不見(jiàn)于DH組及DM組中的偽影,可能與Smart MAR算法對(duì)密度不均勻較為敏感、進(jìn)而過(guò)度或錯(cuò)誤加以校正有關(guān)。以上結(jié)果提示,對(duì)于存在口腔金屬植入物的頸部病變患者,以Smart MAR重建頭頸部CT圖像可能更易出現(xiàn)偽影,需結(jié)合其他圖像進(jìn)行綜合評(píng)估。

利用DLR算法,以高質(zhì)量濾波反投影圖像為訓(xùn)練集,可在不影響圖像顯示解剖結(jié)構(gòu)質(zhì)量的基礎(chǔ)上有效降低背景噪聲,彌補(bǔ)ASIR-V算法的不足。ALTMANN等[15]基于DLR算法以超高分辨CT機(jī)行頭頸部掃描,以較低輻射劑量水平獲得較好圖像質(zhì)量,且顯示病變更為清晰。本研究以Smart MAR聯(lián)合中/高水平DLR算法圖像的噪聲及AI均低于、而圖像整體及顯示病灶質(zhì)量主觀評(píng)分均高于聯(lián)合ASIR-V算法,與既往研究結(jié)果相符[15];無(wú)論是否聯(lián)合Smart MAR,高強(qiáng)度水平DLR的噪聲及AI均低于中強(qiáng)度水平DLR,提示隨著DLR重建強(qiáng)度增高,圖像噪聲減低,整體圖像質(zhì)量及顯示病灶質(zhì)量均有所改善。本研究DH組與DM組主觀評(píng)分差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,原因可能在于圖像金屬偽影過(guò)大,且該指標(biāo)評(píng)估在主觀評(píng)分中較為重要。

綜上,以DLR聯(lián)合Smart MAR算法重建口腔存在金屬植入物患者頭頸部CT圖像可獲得較為良好的噪聲、AI、圖像整體及顯示病灶質(zhì)量,但可能存在無(wú)法去除的金屬偽影,需結(jié)合其他圖像進(jìn)行綜合評(píng)估。但本研究為回顧性分析,樣本量小,且未對(duì)金屬植入物種類(lèi)、大小進(jìn)行細(xì)分,有待進(jìn)一步觀察。