European Radiology:深度学习,实现CT图像的“既要、又要”!

2022-06-05 shaosai MedSci原创

新阶段,医疗辐射暴露仍然是一个重要的临床问题。

尽管CT技术不断发展,医疗辐射暴露仍然是一个重要的临床问题。因此,人们不断地开发技术减少患者的辐射剂量包括管电流调制、降低管电压和图像重建算法。

其中,滤波背投(FBP)是图像重建中传统使用的算法,其重建速度更快,易于实现,因此临床应用广泛。然而,在降低辐射剂量方面,在分辨率、高图像噪声、伪影和图像质量方面存在很多缺点。为了克服FBP的特殊缺点,迭代重建(IR)被引入临床。IR在同时降低剂量和噪声方面非常成功,但大量的噪声降低导致不可避免的 "过度平滑",导致IR重建的图像出现 "不自然 "的外观。

面对IR的这些局限性,GE Healthcare开发了深度学习图像重建(DLIR)算法(TrueFidelityTM; GE Healthcare),通过高质量的FBP数据集进行训练,学习如何区分噪音和信号,并使用了深度基于卷积神经网络(DCNNs)模型。

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究比较了DLIR算法(TrueFidelityTM)与混合IR算法(自适应统计迭代重建V[ASIR- V])和FBP在不同管电压和管电流下的图像质量、辐射剂量和诊断准确性,实现了图像质量保证的同时减少患者辐射剂量的暴露。

本研究在不同的电子管电压(120、100和80 kVp)和不同的电子管电流(200、100和60 mA)下对一个定制的人体模型进行了扫描。CT数据集用FBP、混合IR(30%和50%)和DLIR(低、中、高等级)进行重建。参考图像被设定为在120 kVp/200 mA下用FBP拍摄的图像。对每次扫描的图像噪声、对比度-噪声比(CNR)、清晰度、伪影和整体图像质量进行定性和定量评估。同时使用体积CT剂量指数(CTDIvol)评估了每个剂量扫描的辐射剂量。 

在定性和定量分析中,与参考图像相比,使用DLIR的低剂量CT明显减少了噪声和伪影,提高了整体图像质量,甚至清晰度也有所下降(P < 0.05)。尽管图像清晰度有所下降,但低剂量CT的DLIR可以保持与常规剂量CT的FBP相当的图像质量,尤其是在使用中等强度水平时也是如此。 


 使用不同的重建算法在扫描参数为80 kVp/200 mA的情况下获得的腹部CT轴位图像。(a) 滤波背投(FBP),(b) 自适应统计迭代重建V(ASIR-V)30%,(c) ASIR-V 50%,(d) 低水平深度学习图像重建(DLIR-L),(e) 中水平DLIR(DLIR-M),和(f) 高水平DLIR(DLIR-H)。对于用中等强度的DLIR算法重建的图像,定性的整体图像质量的评估得分是高EST,为4分。整体图像质量得分是2、2、2、3。 4和3,分别为FBP、ASIR-V 30%、ASIR-V 50%、DLIR-L、DLIR-M和DLIR-H的重建算法

本研究表明,与FBP和混合IR相比,新的DLIR算法减少了噪声和伪影,同时提高了整体图像质量。尽管DLIR算法的CT图像清晰度降低,但采用DLIR的低剂量CT在整体上具有更大的剂量优化潜力。

原文出处:

Hye Joo Park,Seo-Youn Choi,Ji Eun Lee,et al.Deep learning image reconstruction algorithm for abdominal multidetector CT at different tube voltages: assessment of image quality and radiation dose in a phantom study.DOI:10.1007/s00330-021-08459-8

作者:shaosai



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  1. 2022-08-25 feather89

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