中国中西医结合影像学杂志   2022, Vol. 20 Issue (3): 288-291
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朱小倩, 胡君花, 罗云, 刘松, 施婷婷. Karl和RIO迭代重建算法对肾实质及肾动脉CT图像质量的影响[J]. 中国中西医结合影像学杂志, 2022, 20(3): 288-291. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2022.03.022
ZHU Xiaoqian, HU Junhua, LUO Yun, LIU Song, SHI Tingting. Effects of Karl and RIO iterative reconstruction algorithms on CT image quality of renal parenchyma and artery[J]. Chinese Imaging Journal of Integrated Traditional and Western Medicine, 2022, 20(3): 288-291. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2022.03.022
Karl和RIO迭代重建算法对肾实质及肾动脉CT图像质量的影响[PDF全文]
朱小倩 , 胡君花 , 罗云 , 刘松 , 施婷婷
南京大学医学院附属鼓楼医院医学影像科，江苏 南京 210008
收稿日期: 2021-07-28
通信作者: 施婷婷，Email：aleda_1214@163.com.
摘要：目的: 探讨Karl和RIO迭代重建算法对肾实质及肾动脉CT图像质量的影响。方法: 回顾性收集行腹部增强扫描且后期采用3种方式[滤波反投影重建（FBP）、Karl、RIO]行图像重建的47例患者。在动脉期不同重建方式图像同一层面勾画ROI测得主动脉、双侧肾动脉的CT值和噪声值（SD值）、双侧肾髓质、双侧肾皮质、单侧竖脊肌CT值，以及皮下脂肪SD值，并计算SNR、CNR。对3种重建方式图像的血管边缘光滑程度和肾动脉下2级分支显示情况进行主观评分。采用Shapiro-Wilk方法行正态分布检验，应用Wilcoxon检验比较不同重建方式下肾动脉及肾实质的图像质量差异性，并采用Mann-Whitney U检验比较不同体型同一重建方式的图像质量及主观评价图像质量的差异性。结果: 主动脉及双侧肾动脉不同重建方式的SNR和CNR差异均有统计学意义（均P＜0.001）。双侧肾实质Karl与FBP及Karl与RIO的SNR和CNR差异均有统计学意义（均P＜0.05）。不同体型组FBP主动脉图像的SNR和CNR，以及3种算法左肾髓质图像的CNR差异有统计学意义（均P＜0.05）。在主观评价肾动脉边缘光滑程度方面，FBP与Karl及FBP与RIO差异均有统计学意义（均P＜0.001）。结论: RIO和Karl迭代重建算法在主动脉及双侧肾动脉成像中，图像质量均优于FBP，其中RIO最优；但在肾脏皮髓质成像中，Karl的图像质量优于FBP及RIO。RIO在肾动脉图像质量评估中可替代Karl，能够提高图像质量或降低辐射剂量。
关键词：体层摄影术，X线计算机    图像质量    迭代重建    信噪比    对比噪声比    
Effects of Karl and RIO iterative reconstruction algorithms on CT image quality of renal parenchyma and artery
ZHU Xiaoqian , HU Junhua , LUO Yun , LIU Song , SHI Tingting
Department of Medical Imaging, Drum Tower Hospital of Medical School of Nanjing University, Nanjing 210008, China
Abstract: Objective: To investigate the effects of Karl and RIO iterative reconstruction algorithm on renal parenchyma and renal artery on CT image quality. Methods: A retrospective collection of 47 cases of images that underwent abdominal enhancement examinations and used three methods of [filter back-projection (FBP), Karl, RIO] in the later stage was made. The CT values and SD values of the aorta and bilateral renal arteries, CT values of bilateral renal cortex and medulla and unilateral erector spinae muscle, and SD value of subcutaneous fat were measured by delineating ROI at the same level of images with different reconstruction methods in the arterial phase, and SNR and contrast-to-noise ratio (CNR) were calculated. Shapiro-Wilk method was used for normal distribution test, Wilcoxon test was used to test the difference of image quality of arteries and renal parenchyma under different reconstruction methods, and Mann-Whitney U test was used to test the difference of image quality of different body types with the same reconstruction method. Results: There were significant differences in SNR and CNR of aorta and bilateral renal arteries between the three different reconstruction modes (all P < 0.001). The SNR and CNR of bilateral renal parenchyma were significantly different between Karl and FBP and RIO (all P < 0.05). The SNR and CNR of different body types of FBP on the aortic image, and the CNR of the three algorithms on the left renal medulla image were statistically significant (all P < 0.05). In subjective evaluation of renal artery margin smoothness, there were significant differences between FBP and Karl and RIO (both P < 0.001). Conclusions: RIO and Karl iterative reconstruction algorithms can improve CT image quality, compared with FBP in aortic and bilateral renal artery imaging, especially RIO. But in the imaging of renal cortex and medulla, the image quality of Karl is better than that of FBP and RIO. RIO can replace Karl in evaluating renal artery image quality, can improve image quality or reduce radiation dose.
Key words: Tomography, X-ray computed    Image quality    Iterative reconstruction    Signal noise ratio    Contrast-to-noise ratio    

CT可用来评估多种腹部常规疾病，对腹部不同部位的扫描，图像质量要求不同。近年来，迭代重建技术发展迅速，其可在保证图像质量的同时降低辐射剂量[1-2]。以往研究主要针对体模或肝脏、胰腺、血管等，而对肾动脉和肾实质研究较少。本研究对扫描患者均采用常规剂量并分别行滤波反投影（filter back-projection，FBP）、Karl及RIO重建，旨在探讨3种不同重建方式对肾实质及肾动脉CT图像质量影响，从而为提高图像质量和降低辐射剂量提供依据。

1 资料与方法 1.1 一般资料

回顾性收集2018年4—7月在我院行腹部（上腹部、全腹部）CT增强扫描的患者47例，其中男33例，女14例；年龄34~82岁，中位年龄57岁。纳入标准：①行上腹部或全腹部CT增强扫描；②动脉期图像后期采用3种方式（FBP、Karl、RIO）进行重建。排除标准：①肾脏手术史；②肾脏占位性病变且影响ROI勾画；③图像存在伪影（金属伪影、呼吸伪影等），影响观察。

1.2 仪器与方法

31例行全腹部扫描，16例行上腹部扫描，采用64排螺旋CT（联影uCT780）行腹部CT增强扫描。每次扫描在深吸气屏气后的1个呼吸间隔内完成。扫描参数：120 kV，200 mAs，旋转时间0.7 s，准直器宽度80 mm，矩阵512×512，层厚5 mm。平扫后，动脉期和静脉期分别在注射对比剂后30、70 s完成。使用高压注射器（ulrich XD 2060-Touch）注射对比剂（欧乃派克，碘含量350 mg/mL），剂量80 mL，流率3.0 mL/s，之后再以1.5 mL/s的流率注射15 mL生理盐水。扫描结束后行FBP、Karl和RIO重建，重建层厚1 mm。

1.3 图像分析

在动脉期3种重建方式图像的同一层面勾画ROI并测得CT值，ROI采用复制粘贴方式，保证位置和面积不变（图 1）。主动脉及双侧肾动脉勾画时应避开血管壁及血管内钙化灶。同时在同一层面勾画皮下脂肪和竖脊肌ROI。记录主动脉、双侧肾动脉的CT值和噪声值（SD值），皮下脂肪的SD值，以及双侧肾髓质、肾皮质和竖脊肌的CT值。计算主动脉、双侧肾动脉及双侧肾脏实质的SNR和CNR，公式如下：SNR血管=CT血管/SD血管，CNR血管=（CT血管-CT竖脊肌）/SD血管；SNR肾脏实质=CT肾脏实质/SD皮下脂肪，CNR肾脏实质=（CT肾脏实质-CT竖脊肌）/SD血管。

图 1a CT动脉期滤波反投影（FBP）重建，各ROI的CT平均值：主动脉349.7 HU、右侧肾动脉342.6 HU、左侧肾动脉321.6 HU、右侧肾皮质220.2 HU、右侧肾髓质93.4 HU、左侧肾皮质224.2 HU、左侧肾髓质88.9 HU、竖脊肌59.3 HU。皮下脂肪ROI的噪声值（SD值）为23.3 HU  图 1b  CT动脉期Karl重建，各ROI的CT平均值：主动脉349.9 HU、右侧肾动脉339.0 HU、左侧肾动脉315.9 HU、右侧肾皮质218.0 HU、右侧肾髓质91.9 HU、左侧肾皮质220.4 HU、左侧肾髓质88.5 HU、竖脊肌59.6 HU。皮下脂肪ROI的SD值为22.1 HU  图 1c  CT动脉期RIO重建，各ROI的CT平均值：主动脉350.9 HU、右侧肾动脉351.0 HU、左侧肾动脉355.0 HU、右侧肾皮质213.9 HU、右侧肾髓质89.8 HU、左侧肾皮质218.0 HU、左侧肾髓质86.5 HU、竖脊肌58.6 HU。皮下脂肪ROI的SD值为26.6 HU

在动脉期3种重建方式图像的肾动脉开始层面测量腹部前后径和左右径并记录2次数据。将同一受检者腹部前后径和左右径数据相乘得出的结果按从小到大排序分为2组：组1为前24例，组2为后23例。采用上述同样方法勾画ROI，并获得SNR和CNR值。

由1名诊断医师在保持原始图像大小、不调整窗宽窗位条件下，对动脉期3种重建方式图像的肾动脉血管边缘光滑程度进行主观评分并记录：肾动脉边缘光滑为0分，欠光滑为1分。同样方式对3种重建方式肾动脉以下2级分支显示情况进行评分：显示清晰为0分，不清为1分。

1.4 统计学方法

应用SPSS 22.0软件进行统计学处理。所有参数均使用Shapiro-Wilk方法行正态分布检验。对于连续变量采用偏态分布描述性统计，采用非参数方法Wilcoxon检验比较不同重建方式下肾动脉及肾实质的图像质量差异性，并应用Mann-Whitney U检验比较不同体型同一重建方式的图像质量及主观评价图像质量的差异性。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

主动脉、双侧肾动脉和双侧肾实质不同重建方式的SNR和CNR均行正态性检验，结果显示部分数据非正态分布。不同重建方式图像的主动脉与双侧肾动脉的SNR和CNR比较，差异均有统计学意义（均P＜0.001，表 1）。且RIO图像质量显著优于Karl，Karl图像质量显著优于FBP。

表 1 不同重建方式图像主动脉与双侧肾动脉的SNR和CNR比较[M（Q1，Q3）]

不同重建方式图像的双侧肾实质SNR和CNR的比较见表 2。Karl与FBP及Karl与RIO双侧肾实质的SNR及CNR比较，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。FBP与RIO双侧肾实质的SNR及CNR差异均无统计学意义（均P > 0.05）。Karl图像质量最优。

表 2 不同重建方式图像双侧肾实质SNR和CNR的比较[M（Q1，Q3）]

不同体型组3种重建方式图像的主动脉、双侧肾动脉、肾皮质及肾髓质的SNR和CNR比较见表 3。不同体型组间，主动脉图像FBP下的SNR和CNR，以及3种算法图像左肾髓质的CNR差异均有统计学意义（均P＜0.05）。

表 3 不同体型组3种重建方式主动脉、肾动脉、肾皮质、肾髓质图像SNR和CNR的比较[M（Q1，Q3）]

FBP与Karl及FBP与RIO在主观评价肾动脉边缘血管光滑程度方面，差异均有统计学意义（均P＜0.001）。不同重建方式图像的肾动脉下2级血管均显示清晰，差异无统计学意义（P > 0.05）。

31例同一扫描条件下行全腹部增强扫描的辐射剂量，其中剂量长度乘积（dose length product，DLP）的平均值为2 151.34 mGy·cm，容积CT剂量指数（CT dose index volume，CTDIvol）的平均值为43.8 mGy，有效剂量（effective dose，ED）的平均值为32.27 mSv。

3 讨论

近年来，随着计算机及CT技术的不断更新，迭代重建技术在改善图像质量的同时也可降低辐射剂量，已越来越广泛地应用于临床[3-4]。相比传统的FBP重建技术，Karl通过投影域迭重建算法对不理想的扫描数据进行补偿，提升了图像质量，同时降低辐射剂量。黄晓旗等[5-10]的研究显示，Karl的图像质量均优于FBP；成水华等[10]对冠状动脉CT血管成像的研究提示，在相同剂量条件下Karl迭代重建算法明显优于FBP重建。RIO是新一代的基于模型的迭代重建算法，具有相对较短的重建时间和良好的低剂量图像质量。

本研究采用Karl和RIO迭代重建技术，主要讨论不同迭代重建技术在相同剂量条件下腹部增强扫描对主动脉、肾动脉及肾实质成像的影响，选出最优算法。本研究显示，在主动脉与双侧肾动脉成像中，3种重建图像的SNR及CNR比较差异均有统计学意义，RIO和Karl图像均优于FBP，其中RIO最优。这提示在血管成像中，RIO可代替Karl算法，获得更佳的图像质量。在双侧肾实质图像比较中，Karl算法对肾实质的成像质量优于FBP及RIO，而RIO在肾脏皮、髓质成像中无明显优势。之前关于Karl的研究主要集中在血管成像和肺部成像中，Karl均优于FBP[5-10]，但在肾脏皮、髓质方面的研究未见直接报道。肾脏实质分皮、髓质，皮、髓质的强化方式不同，造成了其图像质量评估复杂，并未呈现与血管或肺部相同的表现。而RIO在肾皮髓质图像质量评估中也未达到与血管成像相同的表现。这可能与本研究样本量相对较小有关，对于新迭代重建算法在肾皮质、肾髓质的研究还需大样本证实。本研究显示，大部分参数在不同体型间差异无统计学意义；仅主动脉图像FBP下的SNR和CNR，以及左肾髓质3种算法图像的CNR差异有统计学意义；这说明体型对3种算法，尤其是Karl和RIO的图像质量影响很小。在FBP与RIO及FBP与Karl主观评价肾动脉边缘光滑程度方面，差异均有统计学意义，且FBP、Karl及RIO评分为0的数据分别为25、42及46例，说明Karl及RIO对肾动脉边缘显示优于FBP。

本研究中31例行全腹部增强扫描的DLP、CTDIvol、ED的平均值分别为2 151.34 mGy·cm、43.8 mGy、32.27 mSv，与以往文献报道的腹盆部增强扫描辐射剂量值相差不大[11]。

本研究的不足之处：样本量相对较小；未进一步分析肾脏疾病相关图像。

综上所述，RIO和Karl迭代重建算法在主动脉及双侧肾动脉成像中，图像质量均优于FBP，其中RIO最优；但在肾脏皮髓质成像中，Karl的图像质量优于FBP及RIO。RIO在肾动脉图像质量评估中可替代Karl，能够提高图像质量或降低辐射剂量。

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