European Radiology：超低剂量CT深度学习重建对尿路结石的评价价值
2022-08-11 shaosai MedSci原创
随着近年来人工智能的快速发展，CT图像的深度学习重建（DLR）已经被开发出来并应用于多项研究。
尿石症是腹痛的一个常见原因，在世界范围内具有极高的发病率。尿石症的诊断通常通过平扫计算机断层扫描（CT）来确认，是评估尿石症的标准成像方式。
但众所周知，平扫CT的一个缺点是辐射暴露。考虑到尿石症的高复发率和重复成像的要求，辐射剂量已成为临床关注的一个主要问题。为了防止不必要的辐射相关影响，人们探索了各种方法来减少CT的辐射剂量，如降低管电压或使用锡过滤器。有研究表明，超低剂量CT（ULDCT）也可用于评估泌尿系结石，但辐射剂量的减少往往会带来较高的图像噪声和较差的图像质量，这对结石的评估产生不利影响。因此，临床上引入了先进的混合迭代重建（HIR）算法，在可保持图像质量的同时减少图像噪声。
随着近年来人工智能的快速发展，CT图像的深度学习重建（DLR）已经被开发出来并应用于多项研究。研究表明，DLR有助于在降低辐射剂量的情况下保持或提高胸部和腹部CT图像的质量，同时不改变噪声纹理。研究还表明，与迭代重建的LDCT相比，LDCT-DLR表现出良好的图像质量和尿路结石的可检测性。然而，DLR-ULDCT的临床应用价值或尿路结石检测不明确。
近日，发表在European Radiology杂志的一项研究通过评估ULDCT-DLR与ULDCT-HIR相比的诊断准确性和图像质量，探讨了DLR对临床上疑似尿路结石患者的诊断及评估价值，为进一步减少患者辐射剂量、提高诊断准确性提供了技术支持。
本研究将怀疑有尿石症的患者前瞻性地纳入研究，每位患者均接受了腹盆腔LDCT扫描，如果观察到有尿路结石的存在则进行ULDCT扫描。评估和比较了辐射暴露、结石特征、图像噪声、信噪比（SNR）和5分Likert评分法的主观图像质量。
ULDCT的平均有效辐射剂量明显低于LDCT（1.28 ± 0.34 vs. 5.49 ± 1.00 mSv，P < 0.001）。根据参考标准（LDCT-HIR），在85.0%（51/60）的患者中观察到148个尿路结石。ULDCT-DLR检测到143个结石，比率为96.6%，而ULDCT-HIR检测到142个结石，比率为95.9%。用ULDCT-DLR或ULDCT-HIR没有观察到的尿路结石是小于3毫米的肾结石。ULDCT-DLR、ULDCT-HIR和LDCT-HIR对有临床意义的结石（≥3毫米）的检测和结石大小的估计没有明显差异。ULDCT-DLR的图像质量优于ULDCT-HIR和LDCT-HIR，图像噪声低、信噪比高及平均主观评分均较高。
图 a LDCT-HIR图像显示肾盂系统中有一个2.2mm的结石（箭头）；b ULDCT-HIR和c ULDCT-DLR未能显示结石。LDCT，低剂量计算机断层成像；HIR，混合迭代重建；ULDCT，超低剂量计算机断层成像；DLR，深度学习重建
本研究表明，与LDCT-HIR相比，ULDCT的DLR算法在提高了图像质量的同时，在尿路结石检测、尺寸估计和CT衰减方面也具有良好的性能，但对尺寸小于3mm的尿路结石的检测可能会略有影响。本研究提示，ULDCT-DLR在评估常规临床实践中的泌尿系结石方面具有很大的潜力。
原文出处：
Gumuyang Zhang,Xiaoxiao Zhang,Lili Xu,et al.Value of deep learning reconstruction at ultra-low-dose CT for evaluation of urolithiasis.DOI:10.1007/s00330-022-08739-x
作者：shaosai
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