Euro Radio：对双能CT图像深度学习重建的定量和定性评估

双能量CT（DECT）使用两种不同的光子能量，可根据组织的原子成分来分离组织成分。DECT可以进行碘和脂肪部分的量化以及各种如虚拟单能（VM）、虚拟非增强和碘图重建。低千电子伏特的VM重建可以改善各种病症的诊断，但会增加图像噪声。

现阶段，如自适应统计IR（ASIR和ASIR-V，GE Healthcare）等多代迭代重建（IR）和IR混合技术可在减少检查辐射剂量的同时保持图像质量。然而，IR也有一定的缺点，可改变图像纹理而影响图像评估。

现阶段，临床上引入了一种用于单能量CT的新型深度学习图像重建（DLIR）技术进入临床应用。以前的研究表明，VM成像不仅存在噪声水平的差异，而且单能量CT和低千伏VM图像的噪声功率谱也有不同的频率分布。最近的一项研究表明，在70KeV下使用DLIR有明显的降噪能力；然而，这种DLIR算法在低、高KeV环境下的性能还没有得到评估。
近日，发表在European Radiology杂志的一项研究比较了DLIR与ASIR-V VM重建在40、50、74和100KeV增强腹部DECT中的降噪能力，并对40和50KeV VM图像进行了定性评估，在保证CT图像质量的同时实现了CT检查的低剂量输出，进一步提高了CT检查的临床适用范围并降低了患者辐射负担。本研究共分析了30张静脉期急性腹部DECT（80/140 kVp）扫描图像。在四个不同的KeV水平（40、50、74和100）上，数据被重建为ASIR-V和DLIR-High，层厚为1和3毫米。在肝脏、主动脉、脂肪和肌肉内测量了定量的霍恩斯菲尔德单位（HU）和噪声评估。由两位经委员会认证的放射科医生对图像噪声、清晰度、质地和整体质量进行主观评估。 
与ASIR-V相比，DLIR在相同的KeV水平下的所有重建中减少了19.9-35.5%（P < 0.001）的图像噪声。与ASIR-V 50 keV相比，DLIR 40 keV图像的对比度-噪声比（CNR）增加了49.2-53.2%（p < 0.001），而除了1和3毫米的主动脉和1毫米的肝脏测量，ASIR-V 50 keV显示出5.5-6.8%（p < 0.002）的噪声水平，没有发现明显的差异。定性评估显示，特别是在1毫米的重建中，有明显的改善（p < 0.001）。最后，与ASIR-V 50 keV相比，DLIR 40 keV显示出相当或更好的图像质量评级（p < 0.001至0.22）。

图 使用DLIR和ASIR-V进行的40和50-keV1-mm轴位重建。放置ROI（用红色圆圈表示）以测量HU和标准偏差（SD）。与ASIR-V（左侧图像）相比，DLIR图像（右侧）显示出较低的噪声水平

本研究表明，在所有评估的keV水平上，DLIR在图像降噪方面优于ASIR-V。此外，对于低keV VM重建，DLIR改善了图像质量，特别是对于薄层图像来说更为明显，使40keV成为常规增强腹部DECT的潜在新标准，在保持图像质量和噪音水平的同时为临床提供了更高的CNR和SNR。

原文出处：

Jack Junchi Xu,Lars Lönn,Esben Budtz-Jørgensen,et al.Quantitative and qualitative assessments of deep learning image reconstruction in low-keV virtual monoenergetic dual-energy CT.DOI:10.1007/s00330-022-09018-5