噪声优化虚拟单能量图像在婴幼儿肺隔离症的应用

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目的:肺隔离症是第二常见的先天性肺畸形,其特征是来自体循环的异常供血动脉。在第三代双源(dual-source,DS)双能(dual-energy,DE)胸部增强CT中,比较噪声优化虚拟单能量图像(virtual monoenergetic images,VMI)与线性融合图像的客观和主观图像质量,并探究客观和主观图像质量最优的虚拟能量水平,以改善婴幼儿肺隔离症动脉的显示。材料和方法:回顾性分析了52名经手术和病理证实为肺隔离症并在本院进行了术前胸部DECT增强扫描的婴幼儿。DECT管电压设置为70 k Vp和150 k Vp。创建双能CT线性融合图像作为常规诊断图像。对比线性融合图像M_0.6(融合60%低千电子伏与40%高千电子伏光谱)和噪声优化VMI的客观和主观图像质量参数。以10-ke V为增量重建40-120 ke V的噪声优化VMI,并测量降主动脉、肺隔离症异常供血动脉以及胸部其他解剖位置的CT值和标准差,以计算和比较CT平均值、图像噪声、对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)和信号噪声比(signal-to-noise ratio,SNR)。主观分析线性融合M_0.6图像和40-90 ke V噪声优化VMI的图像质量。两位放射科医师使用5分量表主观评估整体图像质量、动脉增强对比度、噪声和异常供血动脉的显示。分别使用异常供血动脉显示最佳能量水平VMI和线性融合图像重建容积再现(volume rendering,VR)图像,并比较两组VR图像的图像质量。结果:1.客观分析:(1)动脉CT值从高到低千电子伏水平逐渐增加。对于降主动脉和异常供血动脉,在40-60 ke V时噪声优化VMI的CT值高于线性融合图像,70-120 ke V时噪声优化VMI的动脉CT值低于线性融合图像。(2)40-50 ke V时噪声优化VMI图像噪声显著高于线性融合图像,而60-80 ke V时噪声优化VMI算法与线性融合M_0.6算法噪声无显著差异。90-120 ke V时,噪声优化VMI噪声低于线性融合图像。(3)对于降主动脉和异常供血动脉,CNR随能级增加而下降。尽管显示出比线性融合M_0.6图像更高的噪声,降主动脉和异常供血动脉在噪声优化VMI 40 ke V序列显示出最高的CNR(分别为CNR=19.0±5.6,CNR=14.7±5.7)。(4)无论在降主动脉还是异常供血动脉,没有发现任何能级噪声优化VMI序列SNR显著高于线性融合M_0.6图像。40-60 ke V时VMI与线性融合M_0.6图像的降主动脉SNR无显著差异。而对于异常供血动脉,所有能级VMI序列SNR均显著低于线性融合序列。2.主观分析:(1)整体图像质量最佳序列出现在50 ke V噪声优化VMI(中位数4.0,范围3.0-5.0)。(2)在异常供血动脉显示分析中,40 ke V噪声优化VMI评分(中位数4.5,范围1.0-5.0)高于其他能级VMI和线性融合图像。(3)40 ke V噪声优化VMI动脉增强对比度高于所有其他序列。(4)40-50 ke V的噪声优化VMI图像噪声显著高于线性融合M_0.6图像噪声。(5)40 ke V序列VR重建图主观评分显著高于线性融合序列VR重建图。结论:与线性融合图像相比,噪声优化VMI能有效改善肺隔离症患儿的胸部增强DECT客观和主观图像质量。低能级(40-50 ke V)噪声优化VMI能提高图像质量和改善异常供血动脉的显示。为了提高婴幼儿肺隔离症的图像质量和血管显示,推荐常规重建40-50 ke V的VMI。
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