Cycle GAN结合低剂量CT对肝脏病变显示效能的研究

摘要：低剂量双源CT结合Cycle GAN既可以明显降低辐射剂量，又能很好的保证肝脏影像质量，并且对肝脏病变的总体检出率较高，接近于常规剂量对病灶的总体检出率，图像质量能够满足临床诊断要求。

关键词：低剂量CT、辐射剂量、显示效能、Cycle GAN

当前，CT已作为上腹部常规检查的方法之一，由于肝脏结构冗杂，临床采用大辐射剂量条件进行扫描，患者接受辐射剂量增多。本研究探讨采用循环对抗网络（Cycle-Consistent Adversarial Networks，Cycle GAN）对低剂量肝脏的图像进行处理，讨论如何改善图像质量、降低辐射剂量的方法。

1 资料与方法

1.1 一般资料  收集入组患者38例，男20例，女18例，年龄38—79（60.05±9.89）岁，体重指数（BMI）20.28—23.72（22.55±0.83），均在完成常规剂量扫描后的25～30天内进行低剂量复查扫描。

1.2 机器与方法  扫描前嘱咐患者按照机器要求配合呼吸运动，防护措施到位。采用医院常规肝脏检查方法，记录每组剂量长度乘积（dose-length product，DLP）和CT容积剂量指数（CT volume dose index，CTDIvol））。并计算有效剂量（ effective dose，ED） ：ED = DLP×K，K=0.015 mSv/（mGy·cm）。

1.3 图像重建及图像质量评价 行CT扫描完成后，将常规剂量与低剂量原始数据传输至PACS系统，获得2组层厚为1.0 mm的薄层图像。然后通过Cycle GAN处理影像数据，总计3组实验数据。由两名专业医师分别对每组肝脏及腹部皮下脂肪运用标记方式分别测量其CT值及噪声值，计算信噪比和对比噪声比。。

1.4 病灶检出率  由那两名医师通过盲法筛选出各组肝脏病灶，分别计算各组对肝脏病变的总检出率情况。

1.5 统计学分析 应用SPSS 23.0统计学软件进行处理，3组重建图像的客观参数噪声值、信噪比值和对比噪声比值运用单因素方差分析，组间比较运用LSD-t检验；2组辐射剂量运用独立样本t检验；3组图像主观评分运用非参数检验； Kappa检验两名专业医师主观评价。运用R×C交叉表卡方检验比较各组对肝脏病变的检出率，组间比较运用卡方检验。P< 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 2组辐射剂量比较，B1组辐射剂量参数均明显低于A组（均 P< 0.05）。并且B1组的平均CTDIvo值较A组降低80.87% ;其平均DLP值较A组降低80.18% ;其平均ED值较A组降低80.18%。

2.2图像客观评价  3组图像的噪声值、信噪比及对比噪声比值见表1。3组图像的噪声值（P< 0.05），其中B2组噪声值最低，B1组的噪声值最高。3组图像信噪比及对比噪声比值（P< 0.05），其中B1组信噪比及对比噪声比值最低，B2组最高。

2.3图像主观评价  3组图像的主观评分差异存在统计学意义（P< 0.05），但A组与B2组的主观评分均在4分以上。2名专业医师的主观评分一致性较好（均 K> 0.75）

注：男，70岁，肝囊肿；A：常规剂量，囊肿轮廓清晰;B：低剂量，图像噪声大，囊肿边界显示欠清;C：Cycle GAN低剂量，图像噪声低，囊肿边缘稍模糊，显示良好

2.4 病变显示评价  统计2个实验组肝脏病变的显示效能。R×C交叉表卡方检验显示：X2=129.861，P=0.000。且组间比较显示均无统计学意义。

3 讨论

在现代CT成像领域，深度神经网络（CNN）[1-2]为低剂量CT降噪提供了新思路，然而其需要准确的匹配图像，这可能会影响网络的性能，并导致结果图像中的细节模糊或虚假信息。

本研究结果表明，低剂量B1组较常规剂量A组的有效剂量减少80.18%。B2组肝脏的SD值较A组和B1组分别降低约13.07%和65.47%；B2组肝脏SNR值较A组和B1组分别增加约193.15%和616.99%；B2组肝脏CNR值较A组和B1组分别增加约85.86%和221.07%。Cycle GAN能够较好的改善噪声，提高对比噪声比值和信噪比值，生成高质量的肝脏影像。为临床今后实施低剂量肝脏扫描方案，提供了一种创新性理论和实验依据。B2组图像与A组图像的主观评分比较，虽然有统计学差异，但其主观评分均大于4分，图像质量并不影响临床诊断，是可以接受的。三组实验对于肝脏病灶的总检出率分别为93.51%、42.21%、88.31%；A组与B1组、B1组与B2组差异有统计学意义，A组与B2组差异无统计学意义；表明Cycle GAN低剂量成像对病灶的总检出效能良好，与常规剂量对病灶的总检出率无显著差别，可以满足影像诊断需求。

综述，Cycle GAN结合低剂量CT可以明显降低扫描辐射剂量，提高图像质量，有较好的病灶总体检出效率。对于Cycle GAN在医学图像上的应用，还需要进一步的科学分析和临床检验。

参考文献：

[1]余广海，吴越，刘斌等.大尺度非局部均值伪影抑制技术对提高低剂量腹部CT图像质量的价值研究.[J].安徽医科大学学报，2017，52（6）：887-891.

[2]任占丽，雷雨欣，贾永军等.基于模型迭代重建改善低剂量腹部CT图像质量的应用价值[J].中国中西医结合影像学杂志，2018，16（5）：450-454.

项目来源：2022年白城医学高等专科学校科研立项，项目编号：BYZK202209、2024年度白城市市级科技发展计划（指导性）立项，项目编号：2024027。