量化統計法在CT圖像低分辨率測量中的應用*

張婷婷白 玫吳天棋盧東生袁 穎何 青

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量化統計法在CT圖像低分辨率測量中的應用*

張婷婷①②白 玫①吳天棋①盧東生③袁 穎②何 青②

張婷婷,女,(1981- ),碩士研究生，主管技師。首都醫科大學宣武醫院醫學工程處、首都醫科大學附屬北京友誼醫院放射科，從事CT三維后處理技術臨床開發與應用的研究。

目的：探討量化統計法在醫學圖像低分辨率測量中的應用。方法：使用CT HD750對Catphan 500體模進行掃描，通過量化統計法和視覺觀察法分析模體影像，評價CT的低對比度分辨率。結果：量化統計法結果顯示，當準直器寬度固定時在相同管電流下升高管電壓，能夠提高CT圖像的低對比度分辨率。同樣，在相同管電壓下，升高管電流也可提高CT圖像的低對比度分辨率，且視覺評測結果與之趨勢具有一致性。結論：量化統計法能夠更加客觀、穩定地評價設備的低對比度分辨率。

圖像質量；體層攝影術，X線計算機；低對比分辨率；劑量；量化統計

①首都醫科大學宣武醫院醫學工程處 北京 100053

②首都醫科大學附屬北京友誼醫院放射科 北京 100050

③首都醫科大學附屬北京友誼醫院醫學工程處 北京 100050

[First-author’s address] 1)Department of Biomedical Engineering, Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing 100050, China.2)Department of Radiology, Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University, Beijing 100050, China.

在過去數十年中，每年大量增加的CT掃描引起了人們對輻射劑量的高度關注。同時，隨著血管、顱腦彌散和冠脈等CT掃描新技術的出現，也帶來了更高的掃描輻射劑量。此外，不同廠商的掃描設備在掃描劑量和圖像質量控制方面有很大的差異，在開發CT技術和開展新的掃描程序時應關注CT的低對比度分辨率、空間分辨率及噪聲等物理特性，而這些特性對獲取醫學圖像，并對其分類、評估十分重要[1]。

近年來，出現了由于掃描參數設置不當而導致患者輻射劑量過量的事件。美國醫學物理學會(AAPM) 的CT命名和程序標準化工作組針對不同的模式和廠商，公布了常用CT掃描程序的合理掃描方案。因此，探尋可以合理評價并改進CT掃描程序的方法顯得尤為重要[2]。

低對比度可探測能力(low contrast detectability，LCD)是在密度差別不大的情況下(＜5 HU)區分物體的能力，也可用于在給定劑量下解析特定直徑的物體所需的對比度來進行評價。傳統方法是通過對含對比度小物體的組織等同模型成像，然后由觀測人員對掃描影像進行分析[3-5]。這種方法需要測試者大量的觀測，耗時且十分昂貴[6-7]。由于視覺觀測已預知低對比度物體的空間分布，因此主觀圖像評級的結果會有一定偏差，而且對于同一系統，不同體模由于其能譜和材料溫度的不同，則會獲得不同的評測結果[2,8-9]。根據統計學最小置信區間的理論和量化統計法可以通過分析低對比物體與背景的數據來評測低對比分辨率。為此，本研究通過比較視覺評測與量化統計法對模體的測量，分析兩者結果是否具有一致性，探討量化統計法在醫學圖像低分辨率測量中的應用。

1 量化統計法原理

計算機模式與視覺觀測相比較，可獲得更加客觀的LCD檢測結果[10-11]。依據圖像噪聲的特點，計算機可以預測人眼測量的結果，對探尋CT掃描及重建參數特征，制定恰當的掃描程序有很好的指導作用[3,12-13]。

本試驗所采用的量化統計方法原理是，在同樣的條件下隨機選取并測量低對比度物體及其背景上的感興趣區的數值，這些數值符合高斯分布，并且具有相同的方差。由于兩者為同一條件下一次掃描的結果，故其X射線衰減系數接近一致。2個分布的中點為區分低分物質與背景的閾值。當2個區域閾值為3.29 σμ時，σμ為分布標準差。根據置信度的選擇，假陽性和假陰性均為5%位于閾值的兩側[2,8]。

2 資料與方法

2.1 設備與材料

(1)使用HD750多層螺旋CT(GE，美國)掃描Catphan 500體模[14]如圖1所示。

圖1 Catphan 500水模示圖

(2)體模由4部分模塊組成：①CTP401模塊：層厚、線性與對比度；②CTP528模塊：高對比度分辨率；③CTP515模塊：低對比度分辨率；④CTP486模塊：場均勻性與噪聲[15](如圖2所示)。

圖2 Catphan 500水模4個模塊示圖

(3)使用CTP515及CTP486模塊進行實驗，CTP515模塊包含內、外2組低密度孔徑結構，呈放射狀分布。體模包含3組低對比度，分別為1%、0.5%及0.3%。外圍每組圓孔直徑為15 mm、9 mm、8 mm、7 mm、6 mm、5 mm、4 mm、3 mm和2 mm，主要用于檢測常規大層厚掃描；內圍每組直徑分別為9 mm、7 mm、5 mm 和3 mm，主要用于薄層螺旋掃描。

2.2 檢測方法

使用GE HD750掃描體模，沿CT掃描Z軸水平放置Catphan500體模于掃描床上，選擇常規頭部掃描條件。掃描方式為軸掃，選用常規算法。掃描參數：時間為1 s，掃描野FOV選擇small，層厚分別為5 mm和10 mm；管電壓選擇80～140 kV，管電流選擇50～250 mA。組合不同管電壓、管電流及層厚，共獲得40組掃描數據，每組獲得12層圖像。其實驗掃描條件見表1。

表1 實驗掃描條件(標準算法)及結果

2.2.1 低分辨率視覺評測方法

(1)找到40組圖像中位于CTP486模塊中心層面的圖像，測量對比度為0.5%的目標感興趣區和背景區的CT值和標準差(SD)，如圖3所示。

圖3 CTP515模塊中心層面影像圖

(2)利用公式1和公式2計算觀察窗寬窗位，并按計算結果調整圖像窗寬窗位[16]。

(3)由3個不同經驗的觀測者找出可分辨最小尺寸的圓孔，以能見到其面積的80%為有效，記錄相對應的孔徑直徑數值并計算均數，其結果參照表1中部對比度為0.3%、0.5%及1.0%的3列數據。

(4)在一定對比度下，若可分辨的最小孔徑越小則分辨率越高[17]。

2.2.2 低分辨率量化統計評測方法

(1)找到40組圖像中位于CTP515模塊中心層面的圖像,使用Metlab軟件重建體模。

(2)在每組重建圖像的中心選定所需大小的區域，將該區域按測量的低分物體尺寸分格。

(3)取得每個格子的CT均值，進一步算出標準差σμ；基于統計學原理95%置信區間的統計學原理，低對比物體的對比度應為3.29 σμ；將所得CT值差異乘以1‰，則可得到不同尺寸的低分辨物體的對比度水平[8,2]。

(4)量化統計評測結果參照表1中1%～9%各列數據。

3 結果

通過掃描模體獲得圖像，經過視覺和量化統計評價得到結果數據，部分數據參照表1。不同管電壓和管電流的量化統計評價與視覺評價結果數值存在一定差異，但從圖表走形觀察其趨勢接近，如圖4所示。

4 討論

4.1 量化統計法測量CT低對比分辨率優勢

本研究結果證明，量化統計法在測量CT低對比分辨率的可行性。在視覺評價的過程中不同評價者對同一圖像的低對比分辨率評價結果略有差異，其主要取決于閱片習慣和經驗的不同，對評測結果的主觀性更強；而量化統計評價結果基于圖像的特征數據和定量評價細節與背景之間的對比度，其評價結果更客觀準確[18]。

圖4 對比度變化曲線圖

4.2 量化統計法與視覺評價法結論一致

低對比分辨率受管電壓和管電流的影響，兩種評測方法結論一致。為了分析不同管電壓和管電流掃描時低對比分辨率的差別，以可分辨低對比物體尺寸為橫坐標，以低對比分辨率為縱坐標對數據作圖。圖4顯示，低對比分辨率變化曲線越逼近橫坐標軸，CT的低對比分辨率越好；圖4A、圖4B表明，隨著管電壓的增加，在管電流與準直器寬度不變的情況下，圖像的低對比分辨率越好；圖4C、圖4D顯示，管電壓與準直器寬度一致的情況下，提高管電流可以獲得更好的低對比度分辨率。由于與視覺評價相比，量化統計法中對置信區間選擇尺度略有不同，因此兩者結果數值上存在一定差異。然而圖4表明，量化統計評價(圖4A、圖4C)和視覺評價(圖4B、圖4D)均表現了相同的變化規律。

4.3 測量CT低對比分辨率重復性

判定不同掃描程序，CT不同參數特點均需要多次重復掃描，判斷不同特定情況下的CT低對比分辨率。在視覺評價的過程中，由于閱讀設備的分辨率、閱讀環境的光線以及閱片者的視覺疲勞程度等因素均會影響每次視覺評測的結果。因此，視覺分析很難得到對低對比分辨率穩定可靠的評測結果。量化統計法與視覺觀察相比，可根據不同情況CT圖像具體的低對比特性進行統計計算，不受其他非圖像因素干擾，因此量化統計法的可重復性更高，可為各種研究提供低對比度分辨率的客觀量化工具。

5 結語

采用量化統計評測的方法，可以更客觀地評測CT圖像的低對比分辨率。本研究的不足為量化統計評測與視覺評測的結果在數值上不完全相近。然而，在固定kV值和mA值的掃描結果分析上，兩者顯示出了相同的變化趨勢。本研究下步將用量化統計評測法分析CT劑量與低對比分辨率的關系，旨在應用量化統計評測的方法分析不同頻域的數據，進而分析更多的CT功能參數和新的技術指標。

[1]Verdun FRD,Ott JG,Tapiovaara MJ,et al.Image quality in CT:From physical measurements to model observers[J].Phys Med,2015,31(8):823-843.

[2]Hernandez-Gironl Geleijns J,Calzado A,el at.Automated assessment of low contrast sensitivity for CT systems using a model observer[J].Med Phys.2011,38(Suppl 1):S25-S35.

[3]白玫,劉彬.采用體模評價DynaCT成像質量和輻射劑量[J].醫療衛生裝備,2009,30(9):68-69.

[4]Verdun FR,Denys A,Valley JF,el at.Detection of low-contrast objects:experimental comparison of single-and multi-detector row CT with a phantom[J].Radiology,2002,223(2):426-431.

[5]施今邁,王鵬飛,張瑩,等.CT低對比度分辨力分析及討論[J].中國醫療設備,2009,24(1):120-122.

[6]Hernandez-Giron I,Calzado A,Geleijns J,et al.Low contrast detectability performance of model observers based on CT phantom images:kVp influence[J].Phys Med,2015,31(7):798-807.

[7]Solomon J,Samei E.Quantum noise properties of CT images with anatomical textured backgrounds across reconstruction algorithms:FBP and SAFIRE[J].Med Phys,2014,41(9):091908.

[8]余曉鍔,占杰,李萍,等.統計學方法在CT低對比度分辨力自動檢測中的應用[J].第四軍醫大學學報, 2006,27(11):978-979.

[9]尤良.不同CT性能模體低對比分辨力檢測結果探討[J].中國醫學裝備,2011,8(10):29-32.

[10]Hernandez-Giron I,Calzado A,Geleijns J,et al.Comparison between human and model observer performance in low-contrast detection tasks in CT images:application to images reconstructed with filtered back projection and iterative algorithms[J].Br J Radiol,2014,87(1039):20140014.

[11]von Falck C,Rodt T,Waldeck S,et al.A systematic approach towards the objective evaluation of low-contrast performance in MDCT:combination of a full-reference image fidelity metric and a software phantom[J].Eur J Radiol,2012,81(11):3166-3171.

[12]劉景鑫,陳典誥.螺旋CT機低對比度分辨力及其影響因素的研究[J].中國醫療器械雜志,2000,24(3): 165-167.

[13]Vaishnav JY,Jung WC,Popescu LM,et al.Objective assessment of image quality and dose reduction in CT iterative reconstruction[J].Med Phys,2014,41(7):071904.

[14]Goodenough DJ,LevyJR,Kasales C.Development of phantoms for spiral CT[J].Comput Med Imaging Graph,1998,22(3):247-255.

[15]童躍軍,盧東生.64排CT圖像質量檢測方法的評價[J].中國醫療設備,2013,28(3):67-68.

[16]康立麗,余曉鍔,馮曉剛,等.X-CT設備低對比度分辨力檢測方法研究與分析[J].放射學實踐,2003,18(5): 366-368.

[17]胡志海,王曉峰,韓俊,等.多層螺旋CT軸位掃描圖像與MPR圖像空間分辨率和低對比度分辨率的比較[J].醫療設備信息,2006,21(6):84-87.

[18]李庚,高關心,夏慧琳.CT空間分辨率和低對比度分辨率的檢測及其影響因素[J].中國醫療設備,2010, 25(1):7-9.

Application of quantitative statistics method in low contrast sensitivity of CT image

ZHANG Ting-ting, BAI Mei, WU Tian-qi, et al// China Medical Equipment,2016,13(2):1-4.

Objective: To discuss the application of quantitative statistics method in low contrast sensitivity of CT image.Methods: The Catphan 500 was scanned by CT HD750 to measure lowcontrast resolution of CT by quantifying statistics and visual observation for analyzing phantom image.Results: Quantitative statistics showed when the collimator width fixed, higher values of low contrast sensitivity are found with increasing mA or kV and visual evaluation results with the same trend.Conclusion: Quantitative statistics can be more objective and stabilized evaluation of low-contrast resolution for the device.

Image quality; Tomography, X-ray computed; Low contrast sensitivity; Dose; Quantitative statistics

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2016.02.001

國家自然科學基金(81372923)“寬探測器螺旋CT所致輻射劑量評價方法研究”；國家科技支撐計劃(2011BA102B02)“醫用光學與放射影像設備計量標準及溯源體系研究”

1672-8270(2016)02-0001-04

R812

A

2015-11-26