利用迭代重建和能譜技術的CT結腸成像實驗研究.pdf

1、第一部分自適應統(tǒng)計迭代和基于模型的迭代重建算法對CT結腸成像圖像質量和診斷效能的影響
　　目的:探討自適應統(tǒng)計迭代重建算法(adaptive statistical iterativereconstruction，ASIR)和基于模型的迭代重建算法(model-based iterativereconstruction，MBIR)與濾波反投影重建算法(filter back projection，F(xiàn)BP)相比，對提高不同劑量CT結

2、腸成像圖像質量和息肉診斷率的影響。
　　材料和方法:通過結扎離體豬結腸黏膜根部獲得30個1-10mm(1mm-3mm10個，3mm-5mm10個，5mm-10mm10個)連續(xù)排列的模擬息肉，使用寶石高分辨CT在不同劑量條件下(管電壓保持120kVp，管電流10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、120、140、160、180、200、240和320mA)采集數(shù)據(jù)，分別應用FBP、50％ASIR、100％ASI

3、R和MBIR重建圖像，再進行CT仿真內(nèi)鏡(CTvirtue endoscopy，CTVE)、虛擬分割(virtual dissection，VD)和多平面重建(multiplanar reconstruction，MPR)等圖像后處理。由兩名有經(jīng)驗的放射醫(yī)師采用盲法對不同采集條件、不同重建算法圖像進行5分制質量評分并記錄每組圖像的目測息肉檢出率，測量圖像噪聲及對比噪聲比(contrast to noise ratio，CNR)，計算AS

4、IR和MBIR相對于FBP的噪聲降低率和CNR提高率并進行統(tǒng)計學檢驗。
　　結果:所有管電流條件下MBIR、50％ASIR和100％ASIR圖像噪聲均較FBP下降(F=21.896，P＜0.05)，在10～70mA時，MBIR圖像噪聲較FBP、50％ASIR和100％ASIR下降（P＜0.05）;所有管電流條件下MBIR及100％ASIR圖像CNR較FBP增高(F=4.120，P＜0.05)，在10～80mA時，MBIR圖像CNR

5、較FBP、50％ASIR和100％ASIR增高（P＜0.05）。CT結腸成像圖像質量評分均達3分以上。所有管電流條件下，四種重建算法獲得CTVE及VD圖像息肉檢出率均為100％，MPR圖像對3mm以下息肉不易與黏膜皺襞鑒別，對3mm以上息肉均可檢出。
　　結論:CT結腸成像時，使用ASIR和MBIR重建算法與FBP算法相比，均可顯著降低圖像噪聲，提高圖像質量。在低劑量掃描條件下，MBIR提高圖像質量能力比ASIR更強，為低劑量條件

6、下進行CTC篩查結腸息肉提供了可能。
　　第二部分能譜CT對糞便掩蓋背景下結腸息肉顯示能力的體模研究
　　目的:評價寶石能譜成像(Gemstone Spectral Imaging，GSI)的單能量圖像及質量控制(quality control，QC)圖像對糞便掩蓋背景下結腸小息肉的顯示能力，并確定顯示結腸息肉最佳的單能量圖像。
　　材料和方法:利用一段離體豬結腸通過結扎黏膜根部獲得連續(xù)排列的模擬息肉，共計20個（1

7、mm-5mm10個，5mm-10mm10個），向腸管中灌入碘水-玉米糊混合物以模擬對比劑標記的糞便，混合物按照100g玉米面、100ml水及2ml碘海醇注射液(歐乃派克，300mgI/ml)的比例組成，隨后注入空氣使腸管充分膨脹。使用寶石高分辨CT在40-140keV范圍內(nèi)掃描，提取40、50、60、70、75、80、85、90、100、120和140keV單能量圖像及QC圖像，在工作站上獲得CT多平面重建(multiplanar re

8、construction，MPR)圖像、碘基圖和水基圖。由兩名有經(jīng)驗的放射醫(yī)師采用盲法對每組圖像進行主觀及客觀評價，記錄并比較不同圖像的噪聲、對比噪聲比(contrast to noise ratio，CNR)及息肉檢出率并進行統(tǒng)計學檢驗。
　　結果:圖像噪聲從40keV(13.00±0.45)到140keV(4.01±0.22)單能量圖像整體呈遞減趨勢，在70keV單能量圖像中達到相對低點(5.00±0.21)，明顯低于40、5

9、0、60、75、80、85keV單能量圖像噪聲(F=443.946，P＜0.05)，而后緩慢上升并再次下降。圖像CNR在不同單能量圖像間呈現(xiàn)明顯波動，在70keV單能量圖像中最高(47.97±2.74)，明顯高于除60keV以外單能量圖像CNR(F=15.138，P＜0.05)。70keV單能量圖像（最佳CNR單能量圖像）的噪聲低于QC圖像的噪聲(t=-2.807，P＜0.05)，且CNR高于QC圖像的CNR(t=2.619，P＜0.0