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academic radiology:基于深度学习的超分辨率图像重建技术对CT的影响

2023-11-07 shaosai MedSci原创 发表于上海

基于深度学习的超分辨率图像重建(DLSRR)已开发为冠状动脉CT血管成像(CCTA)的一种新型图像重建技术,有望减少噪声并提高空间分辨率。

现阶段计算机断层扫描(CT)在医疗辐射中占了很高的比例;因此,在不对诊断产生不利影响的情况下减少辐射是十分重要的。减少剂量的技术目前依赖于图像重建方法,如迭代重建(IR)和基于深度学习的图像重建(DLR)。

滤波背投(FBP)一直是CT图像重建技术的主流。然而,使用FBP,减少图像噪需要增加剂量,这在曝光方面是有问题的。IR方法可以通过在图像重建过程中进行重复操作来减少图像噪声,例如混合迭代重建(HIR),在图像重建过程中结合了FBP以及基于模型的迭代重建(MBIR)。在HIR中,可以选择重建强度的水平来降低噪音,在更高的水平上获得更大的降噪效果。然而,在较高的降噪水平下,图像具有类似油彩的外观并显示出纹理的紊乱,会严重降低诊断性能。MBIR在图像重建过程中考虑到CT系统的光学因素,可以同时实现降噪和提高空间分辨率。然而,由于MBIR具有图像重建时间长的缺点,临床上经常使用HIR。

据报道,最近出现的DLR方法在降低噪、提高病变可探测性和减少曝光剂量方面优于传统的IR。训练数据对深度学习技术十分重要,但不同的供应商使用的数据不同。在DLR中,通过让系统学习由高剂量FBP或MBIR获得的低噪声图像来构建一个神经网络。DLR有望提供降噪效果,同时抑制与红外有关的图像纹理紊乱和类似油彩的变化问题。与MBIR相比,DLR需要更少的图像重建时间,对临床使用没有实际障碍。

基于深度学习的超分辨率图像重建(DLSRR)已开发为冠状动脉CT血管成像(CCTA)的一种新型图像重建技术,有望减少噪声并提高空间分辨率。在DLSRR中,由带有0.25毫米探测器的超高分辨率CT(Aquilion Precision, Canon Medical Systems, Ohtawara, Japan)获得的图像作为训练数据。在超高分辨率CT中,与传统的0.5毫米探测器CT相比,可以通过将探测器尺寸减半来收集高精度数据提高图像清晰度。目前,DLSRR仅适用于CCTA然而DLSRR的性能其临床效果还没有被评估。


近日,发表在academic radiology杂志的一项研究评估了DLSRR在不同的成像和图像重建条件下,与FBP、HIR、MBIR和传统DLR相比,使用用于CCTA的高对比度分辨率模型(DLSRR是其目标)获得的图像的性能。

水星CT 4.0模型的CT图像是在管电流为100、200和300毫安的情况下使用320排多探测器扫描仪获得的。图像数据通过滤波背投(FBP)、混合迭代重建(HIR)、基于模型的迭代重建(MBIR)、基于深度学习的图像重建(DLR)和DLSRR在图像重建强度水平为轻微、标准和强的情况下进行重建。研究计算了噪声功率谱(NPS)、任务转移函数(TTF)和可检测指数。 
与FBP相比,降噪效果的大小依次为MBIR <dlsrr分解力特性依次为hir<fbp<dlr<mbir<dlsrr。其中dlsrr的可检测性指数最高。与fbp相比,hir和mbir的nps的最大值和平均值向低频率转移,dlr和dlsrr也有类似的转移。对于每一种图像重建技术,nps随着重建强度水平的增加而下降,但在ttf中没有观察到变化。 


 
 使用每种图像重建技术获得的分辨率图像(重建强度级别:标准)。用DLSRR得到的分辨率最高,纹理最清晰

本项研究结果表明,与传统的DLR和迭代重建技术相比,DLSRR可以在高对比度区域实现更大的降噪和提高空间分辨率。

原始出处:

Hideyuki Sato,Shinichiro Fujimoto,Nobuo Tomizawa,et al.Impact of a Deep Learning-based Super-resolution Image Reconstruction Technique on High-contrast Computed Tomography: A Phantom Study.DOI:10.1016/j.acra.2022.12.040

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    2023-11-07 1212ad1cm87暂无昵称 来自吉林省

    不错,学习了。

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