European Radiology;深度学习能否提高ILD低剂量CT的图像质量:?

2022-10-24 shaosai MedSci原创

深度学习重建(DLR)是一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的新型图像重建算法,DLR可以显著降低图像噪声或辐射剂量,同时保持图像质量。

间质性肺病(ILD)是一种复杂的疾病种类,具有不同的影像学特征,包括小叶间隔增厚、胸膜下线、支气管血管束增厚、小结节、磨玻璃样变(GGO)、蜂窝状物、肺气肿和支气管扩张。高分辨率CT(HRCT)是ILD整个诊断、疗效评估和随访过程中的首选成像方式。然而,其对肺部结构的完美检测是以高辐射剂量为代价的。研究表明,重复的CT扫描会造成电离辐射的超标,增加许多疾病的风险。

近年来,越来越多的研究集中在如何减少辐射剂量,同时保持图像质量。解决这个问题的主要方向有两个:一个是改进CT硬件以获得更好的检测器效能,另一个是推进图像重建方法。

混合迭代重建(hybrid-IR)是目前常用的重建算法,是基于统计系统建模,同时进行图像重建和降噪。由于其比滤波背投(FBP)有更好的图像质量,比完全基于模型的迭代重建(MBIR)有更短的重建时间,混合迭代重建目前在临床上被广泛使用。然而,混合红外对图像噪声和空间分辨率的影响是非线性的,这导致在处理低剂量CT(LDCT)时,如检测肺部精细结构时,诊断的空间分辨率有限。深度学习重建(DLR)是一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的新型图像重建算法。一些临床研究表明,在亚毫西弗特胸腹部CT、CTPA、腹部超高分辨率CT、冠状动脉CTA和CT尿路造影中,DLR可以显著降低图像噪声或辐射剂量,同时保持图像质量。然而据我们所了解DLR对间质性肺病的研究仍是空白。

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了DLR在ILD中同时保持图像质量并减少辐射剂量的能力,为临床减少患者的检查辐射及心理负担提供了技术支持。

本研究纳入了70名ILD患者,每位患者均接受了HRCT(120 kVp,自动管电流)和LDCT(120 kVp,30 mAs)扫描。HRCT图像采用混合红外(自适应迭代剂量降低三维[AIDR3D],标准设置)进行重建;LDCT图像采用DLR(高级智能Clear-IQ引擎[AiCE],肺/骨,温和/标准/强烈设置)进行重建。评估了图像噪音、条纹伪影、整体图像质量以及ILD正常和异常特征的可视化。 

LDCT的平均辐射剂量是HRCT的38%。重建的LDCT图像的客观图像噪声是HRCT的33.6%至111.3%,信噪比(SNR)是后者的0.9至3.1倍(P < 0.001)。在整体图像质量和正常肺部结构的可视化方面,LDCT-AiCE与HRCT没有明显区别,甚至优于HRCT。LDCT-AICE(肺,轻度/标准/强)对磨玻璃样病变的识别率逐渐优于HRCT-AIDR3D(p < 0.05, p < 0.01, p < 0.001),LDCT-AICE(肺,轻度/标准/强;骨,轻度)在结构变形的可视化方面优于HRCT-AIDR3D(p < 0.01, p < 0.01; p < 0.05)。LDCT-AICE(骨,强)在评估支气管扩张方面优于HRCT-AIDR3D(p < 0.05)。LDCT-AICE(骨,轻度/标准/强)在蜂窝状改变的可视化方面明显优于HRCT-AIDR3D(p < 0.05, p < 0.05, p < 0.01)。 


 正常肺结构的图像质量以5分等级分级。 a 图像质量得分为1(出色的图像质量,结构分界清晰)。b 图像质量得分为2(结构轻微模糊,图像评估不受限制)。c 图像质量得分为 3(界面结构中度模糊,图像评估轻微受限)。d 图像质量得分为4分(严重模糊和结构不清,图像评估不确定)。e 图像质量得分为5(图像质量严重下降,图像评估不可靠)

本研究表明,与HRCT hybrid-IR相比,深度学习重建算法可以显著减少图像噪声、提高图像质量,同时降低ILD患者的辐射剂量。DLR(AiCE,肺部强设置)算法对于有更多低密度表现的ILD患者(如GGO)来说可能是一个更好的选择。DLR(AiCE,骨,轻度/强度设置)算法可能更适合于具有高密度表现的ILD。

原文出处:

Ruijie Zhao,Xin Sui,Ruiyao Qin,et al.Can deep learning improve image quality of low-dose CT: a prospective study in interstitial lung disease.DOI:10.1007/s00330-022-08870-9

作者:shaosai



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