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    深度學(xué)習(xí)重建算法在磁共振顱腦增強(qiáng)中減少釓噴酸葡胺使用劑量的有效性研究

    2023-11-29 10:37:22梁丹張默馬素文盧潔
    磁共振成像 2023年11期
    關(guān)鍵詞:劑量評價(jià)質(zhì)量

    梁丹,張默,2,馬素文,盧潔,2*

    0 前言

    MRI 具有成像參數(shù)多、分辨率高和人體無害等優(yōu)點(diǎn),現(xiàn)階段被廣泛應(yīng)用于腫瘤、腦血管疾病等和運(yùn)動醫(yī)學(xué)相關(guān)的診斷與篩查[1]。在臨床工作中,受限于血管搏動等問題,MRI 最終生成的圖像不可避免地產(chǎn)生偽影,影響后續(xù)的圖像處理和疾病診斷。因此提高圖像的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR),縮小偽影面積,減少偽影干擾,提升圖像質(zhì)量對疾病和診斷過程至關(guān)重要[2]。

    釓噴酸葡胺(Gd-diethylenetriamine pentametric acid, Gd-DTPA)是一種順磁性對比劑,廣泛應(yīng)用于顱腦MRI,以輔助完成腦膜瘤、神經(jīng)鞘瘤、神經(jīng)膠質(zhì)瘤等疾病的診斷[3]。然而,Gd-DTPA 注射存在發(fā)生藥物不良反應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn),如在0.1~0.2 mmol/kg注射量下,其發(fā)生率可能超過1%[4-5]。其中最常見的藥物不良反應(yīng)是過敏,嚴(yán)重時(shí)可造成休克和死亡[6]。除患者自身的機(jī)體狀態(tài)和免疫功能外,給藥方法、給藥劑量也與過敏反應(yīng)密切相關(guān)[7]。因此,在保證圖像質(zhì)量的基礎(chǔ)上,降低Gd-DTPA注射量可有效降低藥物不良反應(yīng)發(fā)生率,保障患者安全[8]。然而,藥物劑量與診斷準(zhǔn)確性具有一定的相關(guān)性。如何有效平衡藥物不良反應(yīng)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)與圖像質(zhì)量和診斷需求之間的矛盾是放射科研究的重點(diǎn)問題。

    深度學(xué)習(xí)重建(deep learning reconstruction,DL-Recon)技術(shù)是基于大數(shù)據(jù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI 重建技術(shù),可有效提高圖像SNR,減少偽影[9]。DL-Recon 技術(shù)是由監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練的深度卷積網(wǎng)絡(luò)組成,訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)庫涵蓋廣泛的圖像數(shù)據(jù),使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在所有解剖結(jié)構(gòu)上具有適用性。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含超過10 000張圖像,經(jīng)過圖像增強(qiáng)(旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn),等)后產(chǎn)生400萬張圖像及其增強(qiáng)相應(yīng)的增強(qiáng)圖像,以增加模型的魯棒性。因此,模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并不依賴于用戶實(shí)際掃描的圖片。使用ADAM優(yōu)化器對模型進(jìn)行優(yōu)化,使預(yù)測圖像和真實(shí)圖像之間的損失達(dá)到最小。此外,DL-Recon是基于殘差編碼器對圖像進(jìn)行降噪,可使圖像更加自然,可觀性更強(qiáng)[9]。由于其對圖像處理的優(yōu)勢,目前已經(jīng)應(yīng)用在臨床冠狀動脈造影、膝蓋、骨盆和大腦成像中。但目前關(guān)于闡述基于DL-Recon 下降低Gd-DTPA 注射量對圖像質(zhì)量的影響及減少臨床不良反應(yīng)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)可行性的研究較少。

    本研究旨在通過比較基于DL-Recon 在顱腦MRI增強(qiáng)掃描中應(yīng)用不同Gd-DTPA 劑量對圖像質(zhì)量的影響,探究DL-Recon 技術(shù)在保證圖像質(zhì)量的前提下降低Gd-DTPA 注射量的可行性。本研究的結(jié)果可為臨床顱腦MRI提供新的圖像處理方法,并在臨床過程中減少對比劑的使用,從而減少由于高劑量對比劑的使用造成的藥物不良反應(yīng)發(fā)生率。

    1 材料與方法

    1.1 一般資料

    本研究遵守《赫爾辛基宣言》,與患者進(jìn)行充分溝通,經(jīng)患者本人知情同意并簽署知情同意書后開展,所有內(nèi)容均經(jīng)本院倫理部批準(zhǔn),批準(zhǔn)文號:臨研審[2022]045 號。前瞻性選擇2022 年8 月1 日至2022 年9 月30 日于本院放射科進(jìn)行顱腦MRI 增強(qiáng)檢查的65 例患者作為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)無MRI掃描禁忌證,如幽閉恐懼癥、體內(nèi)嵌入鐵磁性金屬等[10];(2)需進(jìn)行Gd-DTPA 靜脈注射輔助成像;(3)無顱內(nèi)手術(shù)或頭顱外傷史;(4)無重度腎臟功能障礙。排除標(biāo)準(zhǔn):掃描過程出現(xiàn)躁動或圖像運(yùn)動偽影。最終共納入60例患者,其中男31例,女29例,年齡為36~77(56.8±9.4)歲,體 質(zhì) 量 為47.9~90.3(68.2±17.1)kg。采用隨機(jī)對照法,按照是否降低Gd-DTPA注射量平均分為正常藥量組和降低藥量組。

    1.2 Gd-DTPA靜脈注射

    Gd-DTPA 購于Schering AG 公司(德國),按照體質(zhì)量比,正常藥量組注射量為0.20 mL/kg;降低藥量組劑量為0.15 mL/kg。給藥方式為靜脈注射,注射前詢問患者有無過敏史以及慢性病史,同時(shí)做好患者的心理護(hù)理,消除患者緊張情緒[11]。注射后觀察患者狀態(tài),如是否出現(xiàn)皮膚紅疹、頭暈、呼吸急促等。異常狀況及時(shí)匯報(bào)醫(yī)師,協(xié)同處理[12]。

    1.3 MRI及重建

    本研究所有圖像均使用本院3.0 T 超導(dǎo)MRI 儀(SIGNA Premier 3.0 T, GE Healthcare, Milwaukee,USA)掃描獲得,并利用48 通道頭顱專用線圈(GE Healthcare, USA)。Gd-DTPA靜脈注射5 min后進(jìn)行常規(guī)T1矢狀位及軸位圖像掃描,掃描完成后立即掃描帶有DL-Recon 技術(shù)的T1 矢狀位及軸位圖像,掃描完成后自動生成DL-Recon T1矢狀位及軸位像,序列參數(shù)設(shè)置見表1。本研究的目的為對比減少對比劑使用量的情況下,使用DL-Recon處理的圖像是否可以達(dá)到或優(yōu)于注射正常藥量時(shí)使用傳統(tǒng)處理方法獲得的圖像質(zhì)量,因此僅使用2D快速自旋回波(fast spin echo,FSE)T1WI對該方法的可行性和有效性進(jìn)行說明。

    1.4 圖像數(shù)據(jù)分析

    主觀評價(jià):由兩名具有10 年一線顱腦MRI 診斷經(jīng)驗(yàn)的副主任醫(yī)師對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)。圖像均作匿名化處理,且兩名醫(yī)師評價(jià)彼此獨(dú)立互不影響。評價(jià)方法為LIKERT 五分制法[13](1 分:極差;2 分:差;3分:一般;4分:好;5分:優(yōu)秀),評價(jià)指標(biāo)包括圖像整體質(zhì)量、均勻度、偽影及增強(qiáng)效果。

    客觀評價(jià):完成主觀評價(jià)后,由上述兩名醫(yī)師對圖像進(jìn)行標(biāo)記,圈定感興趣區(qū)(region of interest,ROI)。在本研究中ROI的選取主要考慮:(1)包括圖像邊緣和居中部位;(2)滿足特定區(qū)域與周邊組織圖像質(zhì)量的對比。因此,研究中ROI 選定區(qū)域?yàn)閳D像背景、額上回(superior frontal gyrus, SFG)、蛛網(wǎng)膜下腔(subarachnoid space, SAS)和紅核(red nucleus,RN)[14]。在獲取掃描圖像后分別計(jì)算圖像背景、SFG及RN 區(qū)域的SNR 和上述區(qū)域與周邊組織的對比噪聲比(contrast-to-noise ratio, CNR),計(jì)算公式為式(1)~(4)。

    其中,SI 指信號強(qiáng)度,SDnoise用相應(yīng)層面圖像背景噪聲信號強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差表示[15-16]。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

    使用SPSS 21.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。單變量K-S檢驗(yàn)用于正態(tài)性檢驗(yàn)。滿足正態(tài)分布的數(shù)據(jù)以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差的形式表示,組間差異采用方差分析進(jìn)行檢驗(yàn);不滿足正態(tài)分布的數(shù)據(jù)以四分位數(shù)的形式表示,組間差異采用秩和Mann-WhitneyU檢驗(yàn)分析。兩名醫(yī)師的主觀評分一致性使用Kappa 檢驗(yàn)[17]。P<0.05時(shí)差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 描述性分析

    本研究最終共納入60 例顱腦MRI 增強(qiáng)掃描患者,正常藥量組及降低藥量組各30 例[18]。進(jìn)一步根據(jù)患者Gd-DTPA 是否減量及圖像是否進(jìn)行DL-Recon分為四組(圖1):常規(guī)重建T1WI 下Gd-DTPA 正常劑量注射(常規(guī)圖像+正常藥量);常規(guī)重建T1WI 下Gd-DTPA 減量注射(常規(guī)圖像+降低藥量);DL-Recon T1WI 下Gd-DTPA 正常劑量注射(DL 圖像+正常藥量);DL-Recon T1WI 下Gd-DTPA 減量注射(DL 圖像+降低藥量),分別對四組圖像進(jìn)行主觀評價(jià)及客觀評價(jià)。正常藥量及降低藥量兩組患者間年齡、性別、體質(zhì)量異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05,表2)。

    圖1 感興趣區(qū)(ROI)的選定(1A)和患者分組流程(1B)。ROI-1、ROI-2和ROI-3分別為圈定的ROI;DL圖像為深度學(xué)習(xí)模型重建的圖像。Fig.1 The region of interest (ROI, 1A) and patient grouping process (1B) in current study.ROI-1, ROI-2 and ROI-3 are the circled regions of interest, respectively; DL image is the images processed by the deep learning model.

    表2 患者基本臨床信息Tab.2 Basic clinical information of patients

    2.2 客觀評價(jià)結(jié)果

    相較于常規(guī)圖像+正常藥量組,使用DL-Recon重建的圖像中兩個(gè)ROI 區(qū)的SNR 和CNR 較常規(guī)圖像上升,圖像質(zhì)量提高(P<0.05)。使用DL-Recon重建的圖像中,正常藥量組和降低藥量組間SNR 及CNR 差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)(表3,圖2)。

    圖2 正常藥量組與降低藥量組主觀評價(jià)和客觀評價(jià)結(jié)果差異。DL圖像為深度學(xué)習(xí)模型重建的圖像;SNR:信噪比;SFG:額上回;SAS:蛛網(wǎng)膜下腔;CNR:對比噪聲比。Fig.2 The results of objective analysis and subjective analysis in four-group images.DL image is the images processed by the deep learning model.SNR:signal-to-noise ratio; SFG: superior frontal gyrus; SAS: subarachnoid space; CNR: contrast-to-noise ratio.

    表3 圖像客觀評價(jià)結(jié)果Tab.3 Results of objective image evaluation

    2.3 主觀評價(jià)結(jié)果

    兩名觀察者對圖像的均勻度(Kappa=0.799,P<0.001)、偽影(Kappa=0.580,P<0.001)、整體質(zhì)量(Kappa=0.847,P<0.001)及增強(qiáng)效果(Kappa=0.784,P<0.001)的主觀評價(jià)一致性較強(qiáng)。在四組圖像的主觀評價(jià)得分中,圖像均勻度得分四組間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),具體見表4。偽影和圖像整體質(zhì)量得分各組間差異顯著:DL圖像+正常藥量組及DL圖像+降低藥量組顯著高于常規(guī)圖像+正常藥量組,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);常規(guī)圖像+降低藥量組相較于常規(guī)圖像+正常藥量組,其增強(qiáng)效果差(P<0.05);DL圖像+降低藥量組相較于常規(guī)圖像+正常藥量組,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),具體見圖3~4。

    圖3 男,65 歲,無病灶患者顱腦MRI 增強(qiáng)掃描圖像,采用0.20 mL/kg 劑量的釓噴酸葡胺進(jìn)行T1 增強(qiáng)掃描;3A、3B 分別是常規(guī)重建獲得的軸位及矢狀位圖像;3C、3D分別是經(jīng)深度學(xué)習(xí)重建技術(shù)生成的軸位及矢狀位圖像。Fig.3 The brain image of enhanced T1 MRI from a 65-year-old patient without lesions, in which the injection dose of Gd-DTPA is 0.20 mL/kg.3A and 3B are the axial and sagittal images obtained using conventional reconstruction, respectively; 3C and 3D show the axial and sagittal images generated by deep learning reconstruction technology, respectively.

    圖4 女,40歲,有病灶腦膜瘤患者顱腦MRI增強(qiáng)掃描圖像,采用0.15 mL/kg劑量的釓噴酸葡胺進(jìn)行T1增強(qiáng)掃描。4A、4B分別是常規(guī)重建方法獲得的軸位及矢狀圖像;4C、4D分別是經(jīng)深度學(xué)習(xí)重建技術(shù)生成的軸位及矢狀圖像。顱腦右側(cè)頂部可見一腦膜瘤。Fig.4 The brain image of enhanced T1 MRI from a 40-year-old patient with focal meningiomas, in which the injection dose of Gd-DTPA is 0.15 mL/kg.4A and 4B are the axial and sagittal images obtained using conventional reconstruction, respectively; 4C and 4D show the axial and sagittal images generated by deep learning reconstruction technology, respectively.

    3 討論

    本研究通過比較基于DL-Recon在顱腦MRI增強(qiáng)掃描中應(yīng)用不同Gd-DTPA 劑量成像的質(zhì)量,表明使用DL-Recon算法的圖像質(zhì)量顯著高于常規(guī)重建算法,且在DL-Recon成像模式下對比劑的減量對圖像質(zhì)量無明顯影響。這一結(jié)果顯示出DL-Recon成像模式在保障圖像質(zhì)量的基礎(chǔ)上,有降低Gd-DTPA注射量的潛在能力。這一結(jié)果可為臨床顱腦MRI提供新的圖像處理方法,并在臨床過程中減少對比劑的使用量,從而減少由于高劑量對比劑的使用造成的藥物不良反應(yīng)發(fā)生率。

    3.1 DL-Recon技術(shù)具備降低Gd-DTPA注射量的潛能

    DL-Recon技術(shù)可顯著提高顱腦MRI圖像質(zhì)量,且降低Gd-DTPA 注射量對DL-Recon 的圖像質(zhì)量未有顯著性影響[19]。因此DL-Recon 技術(shù)具備保證臨床診斷需要的前提下降低Gd-DTPA注射量的潛能。

    3.1.1 DL-Recon T1WI與傳統(tǒng)T1WI相比的優(yōu)勢

    DL-Recon T1WI與傳統(tǒng)T1WI相比具有噪聲低、圖像質(zhì)量及SNR 值高的優(yōu)點(diǎn),能夠滿足顱腦診斷需求。雖然客觀評價(jià)指標(biāo)顯示DL-Recon T1WI 與常規(guī)T1WI差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但DL-Recon T1WI主觀評分明顯優(yōu)于常規(guī)T1WI,圖像細(xì)膩程度更高。其原因可能是常規(guī)T1WI利用濾波反投影得到的圖像信息作為重建圖像的初始輸入,使用矩陣代數(shù)將每個(gè)像素的測量值轉(zhuǎn)換為新估計(jì)值,再將該像素值與噪聲模型預(yù)測的理想值進(jìn)行比較,在連續(xù)的迭代步驟中重復(fù)該過程,直到最終的估計(jì)像素值和理想像素值收斂為止[20]。而DL-Recon T1WI通過利用原始k空間數(shù)據(jù)輸出高質(zhì)量圖像,采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建具有更高SNR、更大邊緣銳利度和減少偽影的圖像,并不斷對圖像進(jìn)行優(yōu)化,重建出與標(biāo)準(zhǔn)圖像具有較小差異的圖像[21]。這一點(diǎn)也可以在其他研究的結(jié)果中體現(xiàn),如DL-Recon技術(shù)可以提升神經(jīng)黑色素成像的SNR 和病灶組織的CNR,提升幅度可達(dá)到2~3 倍[22-23],高于本研究結(jié)果1~1.5 倍。此外,在癲癇診斷過程中結(jié)果也顯示DL-Recon技術(shù)可以顯著提高海馬體成像分辨率,尤其是冠狀位[24]。這與本研究結(jié)果的趨勢一致。

    3.1.2 DL-Recon 技術(shù)可用于臨床顱腦MRI 過程中降低對比劑用量

    本研究中Gd-DTPA 是目前較常用的細(xì)胞外間隙MRI 順磁性對比劑,在病變同等強(qiáng)化程度下,其三期動態(tài)增強(qiáng)掃描反映了病變的血供特點(diǎn)及強(qiáng)化方式。與貧血供病灶相比,Gd-DTPA 通常對富血供病灶有更好的顯影效果,常應(yīng)用于顱腦和脊髓MRI,以進(jìn)行腫瘤、炎癥和血管病變的診斷與鑒別診斷[25]。盡管臨床前常規(guī)的安全藥理學(xué)、重復(fù)劑量毒性試驗(yàn)、基因毒性、潛在致癌性和生殖毒性試驗(yàn)資料顯示對人體無特別危害,但Gd-DTPA臨床不良反應(yīng)仍無法完全避免[26-27]。本研究在常規(guī)圖像和DL-Recon 技術(shù)正常注射藥量、DL-Recon 技術(shù)下減量注射藥物的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)在DL-Recon技術(shù)下減量注射藥物對圖像均勻、偽影和圖像整體質(zhì)量得分各組間差異性顯著,但兩組間圖像的增強(qiáng)效果無明顯差異。使用DL-Recon技術(shù)對顱腦MRI的圖像進(jìn)行處理,可在保證圖像質(zhì)量的同時(shí)將對比劑的用量從0.20 mL/kg降低至0.15 mL/kg。DL-Recon技術(shù)這種新的應(yīng)用方式,可能對減輕由于高劑量對比劑的使用導(dǎo)致的不良藥物反應(yīng)的發(fā)生有明顯作用[28]。此外,由于使用通過DL-Recon 技術(shù)對圖像質(zhì)量的提升,外科醫(yī)生能夠在術(shù)前精確評估病灶的位置和數(shù)目,為選取正確、有效的治療方案提供重要參考,從而提高患者的生存率;對于術(shù)后復(fù)查或規(guī)律治療后復(fù)查的患者,由于需要密切觀察病灶的數(shù)量及大小變化,故DL-Recon技術(shù)對將來隨訪也有重要的意義[29-30]。

    3.2 局限性與展望

    本研究初步證實(shí)了應(yīng)用DL-Recon技術(shù)在不影響圖像質(zhì)量的前提下,有降低Gd-DTPA注射量的應(yīng)用潛力。然而,本研究也存在一定局限:(1)本研究為一項(xiàng)單中心研究且納入的樣本量相對有限;(2)使用的DL-Recon 算法較為單一;(3)本研究僅評估基于DL-Recon 算法中降低Gd-DTPA 注射量圖像的增強(qiáng)效果,未調(diào)查提出的算法對顱內(nèi)疾病患者的診斷效能。因此,在未來研究過程中我們將收集更多病例數(shù)據(jù),增加樣品數(shù)量;結(jié)合深度學(xué)習(xí)圖像重建前沿算法建立顱腦增強(qiáng)掃描圖像處理技術(shù);此外我們將進(jìn)一步關(guān)注實(shí)際病例顱腦圖像的采集和處理,以開展在降低Gd-DTPA 注射量后采用本研究算法重建的圖像中診斷顱內(nèi)疾病的實(shí)際效果。

    4 結(jié)論

    綜上所述,本研究通過比較基于DL-Recon 技術(shù)在顱腦MRI 增強(qiáng)掃描中應(yīng)用不同Gd-DTPA 劑量對圖像質(zhì)量的影響,發(fā)現(xiàn)基于DL-Recon 的圖像在同時(shí)降低藥量時(shí)與正常注射量常規(guī)圖像間的增強(qiáng)效果相當(dāng),說明DL-Recon 算法具備在保證圖像質(zhì)量的前提下降低Gd-DTPA注射量的應(yīng)用能力。

    作者利益沖突聲明:全體作者均聲明無利益沖突。

    作者貢獻(xiàn)聲明:盧潔負(fù)責(zé)對研究內(nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì),并對稿件進(jìn)行結(jié)構(gòu)和內(nèi)容設(shè)計(jì),提供溝通及協(xié)調(diào)幫助;梁丹參與選題和設(shè)計(jì),負(fù)責(zé)試驗(yàn)資料的查找和收集,為資料分析與解釋的主要執(zhí)行人,完成稿件撰寫和修改;張默和馬素文參與樣本的收集與質(zhì)控,并對樣品信息進(jìn)行記錄,對資料的分析與解釋,并對稿件重要內(nèi)容進(jìn)行了修改。盧潔獲得了匯智人才工程-支持計(jì)劃-領(lǐng)軍人才項(xiàng)目資助。全體作者都同意發(fā)表最后的修改稿,同意對本研究的所有方面負(fù)責(zé),確保本研究的準(zhǔn)確性和誠信。

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