深度学习图像重建算法在低剂量扫描对肺结节显示及测量的影响.pdf
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1、医学影像学杂志2024年第34 卷第3 期 J Med Imaging Vol.34 No.3 2024深度学习图像重建算法在低剂量扫描对肺结节显示及测量的影响The effect of DLIR algorithm on the display and measurement of pulmonary nodules under low dose scanning金鑫,陈杭美,傅钰沁浙江省诸暨市第四人民医院放射科 浙江 绍兴 311835【摘 要】目的探讨肺结节胸部 CT 低剂量对深度学习图像重建(DLIR)图像质量及结节检测的影响。方法选取肺结节患者 120 例,在低剂量扫描条件下应用低剂
2、量迭代重建算法(ASIR-V),评估低剂量下重建图像总体噪声(NI)、肺组织信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),实性、磨玻璃结节噪声、SNR、CNR 及结节可见度、筛查准确性。结果DLIR-H 总NI 和肺组织 CNR 为(21.14 1.35)Db、(13.70 1.96),低于 ASIR-V 和 DLIR-M,DLIR-M 低于 ASIR-V(均 P0.05)。肺组织 SNR 为(26.85 3.46),高于 ASIR-V 和 DLIR-M,DLIR-M 高于 ASIR-V(均 P0.05)。实性结节、磨玻璃结节 NI 和CNR 均低于 ASIR-V 和 DLIR-M,DLIR-M 低
3、于 ASIR-V(均 P0.05)。实性结节、磨玻璃结节 SNR 高于 ASIR-V 和 DLIR-M 结果,DLIR-M 高于 ASIR-V(均 P0.05)。DLIR-H 图像质量评分、实性结节、磨玻璃结节可见评分均高于 ASIR-V 和DLIR-M 结果,DLIR-M 结果高于 ASIR-V(均 P0.05)。DLIR-H 肺结节准确率 86.67%,高于 ASIR-V 和 DLIR-M(P0.05)。结论胸部 CT 扫描肺结节应用低剂量 DLIR 算法能够有效降低噪声,保证图像质量前提下提高诊断率。【关键词】深度学习图像重建算法;自适应统计迭代重建算法;低剂量;肺结节;肺癌;体层摄影术
4、,X 线计算机中图分类号:R734.2;R814.42 文献标识码:A 文章编号:1006-9011(2024)03-0140-03深度学习图像重建(deep learning-based image reconstruction,DLIR)是一种由初始估计值开始,对估计结果与实测结果进行不断的比较和修正的循环,直到两种结果间误差小于预定值为止的图像重建算法1-3。本文对肺结节患者进行胸部CT筛查与跟踪随访,从提升CT图像质量的角度出发,探讨临床中应用的低剂量扫描条件下,对DLIR图像质量及结节检测结果的主观指标及客观指标进行分析,为肺结节患者的健康和筛查准确性探索新方向。1资料与方法1.1一
5、般资料选取2022年1月至2023年6月在本院就诊的肺结节患者120例,男性63例,女性57例,年龄4578岁,平均年龄(64.2 13.9)岁。纳入标准:1)临床检查确诊为肺结节4;2)临床资料齐全。排除标准:1)合并有精神障碍;2)认知功能障碍等无法配合。本文经过医院伦理委员会批准通过。1.2检查方法采用 PHILIPS Brilliance CT扫描仪,扫描范围自肺尖至左侧肋膈角层面,管电压120 kVp,管电流采用固定40 mA(CTDI=0.84 mGy),采用螺旋扫描,螺距为0.938:1,转速0.5 s/r,扫描层厚5 mm,层间距5 mm,矩阵 512512,扫描 FOV(SF
6、OV)Large Body,显示FOV(DFOV)40 cm。探测器宽度80 mm。对扫描数据采用50%迭代权重的多模型自适应统计迭代重建算法(ASIR-V)与中、高档深度学习重建算法(DLIR-M)和(DLIR-H)进行肺窗图像重建,均采用标准卷积核,窗宽和窗位分别设置为1200 HU和-600 HU,重建层厚和层间距均为1 mm。保证每次扫描、重建范围一致。将图像传至影像存储传输系统(PACS)并导入智能肺结节 CT 影像辅助检测系统(明峰医疗系统股份有限公司)对结节进行分析与测量。1.3图像质量分析图像质量客观评价:测量、计算低剂量下重建图像总体噪声(NI)、肺组织信噪比(SNR)、对比
7、噪声比(CNR),以及实性、磨玻璃结节噪声、SNR、CNR。Likert量表进行主观评分,评估图像质量及实性与磨玻璃结节可见度,评分标准:优良、质量欠佳、质量略差及质量差分别计分4分、3分、2分、1分。评估肺结节筛查准确性。所有评价均由小组内2位诊断经 验丰富的影像医师在对图像扫描条件及重建方式不知情的情况下独立观察图像,采用 Liket 量表法对图像降噪度进行主观评分,当意见不一致时,再由第3位具有丰富经验的高年资影像医师进行判定。1.4统计学分析应用 SPSS 23.0 软件进行数据统计分析,计量资料以-x s 表示,采用 t 检验处理;计数资料比较采用2检验;P0.05为差异具有统计学意
8、义。基金项目:浙江省诸暨市医药卫生科技计划项目(编号:2023YW175)作者简介:金鑫(1986-),男,本科学历,主管技师,主治医师,主要从事医学影像学诊断工作140医学影像学杂志2024年第34 卷第3 期 J Med Imaging Vol.34 No.3 20242结果2.1CT 特征和不同算法图像质量客观评价指标比较实性结节主要表现为比较光滑、平整的结节;磨玻璃结节呈现边缘模糊,有毛刺、分叶状(图1,2)。DLIR-H总NI和肺组织CNR均低于ASIR-V和DLIR-M结果,DLIR-M低于ASIR-V,差异具有统计学意义(P0.05)。肺组织 SNR 高于 ASIR-V 和 DL
9、IR-M 结果,DLIR-M高于ASIR-V,差异具有统计学意义(P0.05)。实性结节、磨玻璃结节 NI 和 CNR 均低于ASIR-V和DLIR-M结果,DLIR-M低于ASIR-V,差异具有统计学意义(P0.05)。实性结节、磨玻璃结节SNR 高 于 ASIR-V 和 DLIR-M 结 果,DLIR-M 高 于ASIR-V,差异具有统计学意义(P0.05),见表1。2.2不同算法图像质量及实性、磨玻璃结节可见度评分结果比较DLIR-H图像质量评分、实性结节、磨玻璃结节可见评分,均高于 ASIR-V和 DLIR-M结果,DLIR-M结果高于ASIR-V,差异具有统计学意义(P0.05),见
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