2024年5月20日发(作者：)

学术论著

中国医学装备2023年10月第20卷第10期 China Medical Equipment 2023 October Vol.20 No.10

IDream与ASiR迭代重建算法

对主动脉CT血管造影图像质量改善比较效果研究

牛 磊

①

张 淳

①

谢汝明

②*

[文章编号] 1672-8270(2023)10-0024-07 [中图分类号] R816.2 [文献标识码] A

[摘要] 目的：

探讨IDream与GE ASiR两种迭代重建算法对主动脉CT血管造影(CTA)检查图像质量改善效果的差异。

方法：

前瞻性选取在医院行主动脉CTA检查的40例患者，根据患者检查时所使用的设备，将其分为观察组和对照组，每组20例。

观察组使用InsitumCT 768型设备检查，对照组使用GE LightSpeed VCT型设备检查。两组设置相同的扫描参数，均采用

管电压120

kV和自动管电流(mA)控制技术。观察组分别采用滤波反投影(FBP)重建算法和IDream迭代算法级别1～5档位重

建图像，对照组同样分别采用FBP重建及ASiR迭代重建算法10%、30%、50%、70%和90%档位重建图像。对两组的FBP重建

及迭代重建各档位图像进行客观评价，对比两组主动脉感兴趣区的CT值及噪声(SD)值、信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)，

计算两组各迭代档位重建针对FBP重建的降噪百分比，评价拟合斜率迭代算法降噪效果的客观指标。比较两组辐射剂量指

标中CT容积剂量指数(CTDI

vol

)、剂量长度乘积(DLP)和有效剂量(ED)。

结果：

观察组随着FBP重建及IDream迭代算法5个级别升高

(1、2、3、4和5)，SD依次显著降低，差异具有统计学意义(

t

=10.13，

t

=14.83，

t

=13.20，

t

=12.36，

t

=14.90；

P

＜0.05)。对照

组随着FBP重建及ASiR的5个档位升高(10%、30%、50%、70%和90%)，SD依次显著降低，差异具有统计学意义(

t

=18.671，

t

=18.096，

t

=18.191，

t

=17.034，

t

=17.071；

P

＜0.05)。观察组的拟合斜率大于对照组；两组辐射剂量评价指标CTDI

vol

、

DLP和ED比较，差异均无统计学意义(

Z

=-1.953，

Z

=-1.621，

Z

=-1.621；

P

＞0.05)。

结论：

在同等辐射剂量水平下，

IDream迭代技术与ASiR重建技术相比，对降低图像噪声及提升图像质量效果更为显著, 具有较高临床实用价值。

[

关键词

] 迭代重建；主动脉CT血管造影(CTA)；体层摄影术；图像质量控制

DOI: 10.3969/.1672-8270.2023.10.006

引用本文：

牛磊,张淳,谢汝明.IDream与ASiR迭代重建算法对主动脉CT血管造影图像质量改善比较效果研究[J].中国医学

装备,2023,20(10):24-30.

Comparative analysis of the quality improvements between IDream and ASiR iterative reconstruction

algorithms for CTA image on aorta/NIU Lei, ZHANG Chun, XIE Ru-ming//China Medical Equipment,2023,

20(10):24-30.

[Abstract]

Objective:

To investigate the difference of the effects of quality improvements between two kinds of

iterative reconstruction algorithms (IDream and GE ASiR) for the images of compute tomography angiography (CTA)

examination on aorta.

Methods:

A total of forty patients who underwent CTA examination on aorta in hospital

were prospectively collected and they were divided into observation group and control group according to the used

equipment of patients in examination, with 20 cases in each group. The observation group was examined by InsitumCT

768 equipment, and the control group was examined by GE LightSpeed VCT equipment. The same scanning

parameters were set in the two groups, and both two groups adopted the tube voltage of 120 kV and the automatic

mA control technique. The observation group used respectively filtered back projection (FBP) reconstruction

algorithm and IDream iterative algorithm to reconstruct images at levels 1-5. The control group used respectively FBP

reconstruction and ASiR iterative reconstruction algorithm to reconstruct the images at 10%, 30%, 50%, 70% and

90% levels. The images of each level of FBP reconstruction and iterative reconstruction of two groups were objectively

evaluated, and the CT value, noise (SD) value, signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) of the

region of interest of aorta were compared between the two groups. The percentage of noise reduction of each iterative

reconstruction level for FBP reconstruction was calculated in the two groups, and the objective indicator of the effect

of noise reduction of the iterative algorithm of fitting slope was evaluated. The CT volume dose index (CTDI

vol

),

dose length product (DLP) and effective dose (ED) of the radiation dose indicators were compared between the two

groups.

Results:

In the observation group, with the increasing of the level of FBP reconstruction and IDream iterative

algorithm (1, 2, 3, 4 and 5), the SD decreased significantly in turn, and the differences were statistically significant

(

t

=10.13,

t

=14.83,

t

=13.20,

t

=12.36,

t

=14.90,

P

<0.05), repectively. In the control group, with the increasing of FBP

reconstruction and ASiR levels (10%, 30%, 50%, 70% and 90%), the SD was significantly decreased in turn, and the

differences were statistically significant (

t

=18.671,

t

=18.096,

t

=18.191,

t

=17.034,

t

=17.071,

P

<0.05), respectively.

The fitting slope of the observation group was higher than that of the control group. There were no significant

differences in CTDI

vol

, DLP and ED of radiation indicators between the two groups (

Z

=-1.953,

Z

=-1.621,

Z

=-1.621,

P

>0.05), respectively.

Conclusion:

At the same radiation dose level, IDream iterative technique is more significant

in reducing image noise and improving image quality than ASiR reconstruction technique, which has higher clinical

application value.

[Key words]

Iterative reconstruction; Computed tomography angiography (CTA) on aorta; X-ray tomography; Quality

control of image

[First-author's address]

Department of Medical Engineering, Beijing Ditan Hospital Capital Medical University,

Beijing 100015, China.

①首都医科大学附属北京地坛医院医学工程处 北京 100015

②首都医科大学附属北京地坛医院放射科 北京 100015

*通信作者：139****************

作者简介：牛磊，男，(1983- )，本科学历，工程师，从事医院生物医学电子与医疗仪器管理与研究工作。

24 ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI

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近年来，随着多排螺旋CT的迅速发展，其图像

的时间和空间分辨率都在不断提高，使得临床疾病的

诊断水平得到大幅度提高，尤其对于主动脉疾病，早

期不易察觉，其影像诊断依赖度更高

[1]

。主动脉CT血

管造影(CT angiography，CTA)检查以其无创快速

以及高时间和空间分辨率的优势已经成为临床上主动

脉疾病不可替代的检查手段

[2]

。临床中主动脉疾病术

后复查患者往往伴随多次CTA检查，带来的高辐射

剂量对人体不可避免地增加致癌风险

[3]

。因此，CTA

检查无论从图像质量控制上，还是辐射剂量的控制上

都迫切需要寻求合理的质量控制方案来有效地提升扫

描计划。现有的低剂量CT图像质量改善技术，是基

于扫描设备端的硬件参数调整，如管电压，管电流，

扫描机架转速以及基于人工智能进行标准化摆位等，

以及通过算法改进图像噪声水平、优化减少伪影等

方式，进而降低图像扫描条件来间接改善

[4]

。迭代重

建技术在低剂量CT成像方面一直以来是热点研究课

题，其利用先验知识对CT系统进行适当的模拟，从

而建立精确的噪声模型及光学模型，以此选择性识别

并去除图像噪声，抑制伪影产生，尤其适用在较低辐

射剂量扫描条件即重建信息不足的情况下，多次迭代

校正循环计算得到质量较高的图像，使得其在降低

CT辐射剂量方面有显著的优势

[5-7]

。本研究以常规剂

量滤波反投影(filtered back projection，FBP)重建

图像为基础，对比IDream全模型双域迭代重建和混

reconstruction，ASiR)两种迭代技术对主动脉CTA图

像质量的改善效果，并初步探讨其新一代迭代重建算

法IDream的潜在临床应用价值。

1 资料与方法

1.1 临床资料

前瞻性纳入2020年10-12月于首都医科大学附属

北京地坛医院进行主动脉CTA检查的40例患者。其

中男性21例，女性19例；年龄25～85岁，平均年龄

(57.4±15.7)岁；体质量指数(body mass index，

BMI)为16.98～32.89 kg/m

2

，平均BMI(23.97±4.12)

kg/m

2

。根据患者检查时所使用的设备不同，将其分

为观察组和对照组，每组20例。观察组中男性11例，

女性9例；年龄25～85岁，平均年龄(58.1±16.4)岁；

BMI为16.98～31.24 kg/m

2

，平均BMI(23.99±3.69)

kg/m

2

；使用InsitumCT 768型设备进行检查。对照

组中男性10例，女性10例；年龄27～83岁，平均年龄

(56.5±15.1)岁；BMI为18.39～32.89 kg/m

2

，平均

BMI(23.94±4.86)kg/m

2

；使用GE LightSpeed VCT

型CT设备进行检查。两组临床资料比较，差异无统计

学意义，具有可比性。所有患者在检查前均签署知情

同意书。且该项研究经医院伦理委员会批准。

1.2 纳入与排除标准

(1)纳入标准。①临床拟诊主动脉夹层、主动脉瘤

或壁内血肿等主动脉疾病；②肾功能检查均正常。

(2)排除标准。①年龄<18岁；②碘对比剂过敏或甲

亢疾病史；③肾功能异常(血清肌酐≥120 μmol/L)；

④妊娠期妇女

[8]

。

1.3 仪器设备

采用InsitumCT 768型CT机[赛诺威盛科技(北京)

股份有限公司]；GE LightSpeed VCT型CT机(美国

GE公司)。

1.4 CT检查

采用InsitumCT 768型CT机和GE LightSpeed

VCT型CT机对观察组和对照组行主动脉CTA扫描。

患者扫描时均采用仰卧位头先进方式，范围从锁骨至

耻骨联合下缘。参数设置：①观察组，管电压120 kV，

采用自动管电流(mA)技术，旋转时间0.5 s，螺距

1.2，重建层厚为1 mm，重建层间距为0.5 mm，准直

128×0.625 mm，采用FBP算法和IDream迭代算法

5个不同级别(1,2,3,4,5)重建图像；②对照组，采用

管电压120 kV，采用自动管电流(mA)技术。旋转时间

观察组相同，采用FBP算法和ASiR迭代算法5个不同

档位(10%、30%、50%、70%和90%)重建图像。双筒高

压注射器经外周静脉团注对比剂，两组对比剂注射用

量均为75 ml，注射速率为5.0 ml/s，以相同速率注入

50 ml的生理盐水，应用手动触发扫描，监测层面选择

主动脉弓水平层。

1.5 图像质量分析

扫描结束后，两组数据分别传至赛诺威盛

IVW1.0.6和GE AW4.5专业工作站进行后处理重

建。在不同层面设置感兴趣区域(region of interest，

ROI)：ROI1设置于主动脉升部(肺动脉干分叉平面)，

ROI2设置于主动脉干，ROI3设置于主动脉降部(肺动

脉干分叉平面)，ROI4设置于主动脉降部(肠系膜动脉

根部平面)，ROI5设置于髂动脉(髂动脉分叉平面)，

ROI6设置于腹部皮下脂肪层

[8]

。在层面选择上，避免

选择血管支架，血管壁和钙化斑块等对密度影响较大

ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI 25

合自适应统计迭代重建(adaptive statistical iterative 0.8 s, 螺距1.375，探测器宽度为40 mm，其余参数与

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的位置。分别测量各个ROI的CT平均值及其噪声标

准差(standard deviation，SD)值，并计算ROI1～5的

CT平均值和SD平均值来衡量对比剂在血管流过的衰

表示，采用Wilcoxion秩合检验。两组性别比较采用

卡方检验。两组内各节段管腔内CT值的比较，均采

用单因素方差分析比较。两组FBP重建和不同迭代重

减状态。基于CT值和SD值结果计算出信噪比(signal 建档位级别下相邻档位样本的客观评价指标比较采用

to noise ratio，SNR)和对比噪声比(contrast to 配对

t

检验。采用线性回归方程对各个级别迭代重建效

noise ratio，CNR)，SNR和CNR计算为公式1和公

式2

[9]

：

SNR

血管

=血管腔平均CT值÷血管腔SD值 (1)

CNR=(血管腔平均CT值-临近组织脂肪平均CT

值)÷临近组织脂肪SD (2)

不同迭代重建档位降噪改善效果计算为公式3：

式中由于迭代重建噪声低于FBP重建噪声，因此对

SD

迭代

-SD

FBP

取绝对值，当图像为FBP重建则Effect值

为0。

1.6 辐射剂量分析

两组患者在CT扫描之后自动得到并记录两组

的扫描长度，CT容积剂量指数(CT volume dose

product，DLP)，同时有效剂量(effective dose，ED)

基于DLP值计算，其计算为公式4：

ED=DLP×k (4)

式中全主动脉推荐k值为0.015

[8]

。

1.7 统计学方法

采用SPSS25.0软件对数据进行统计学分析。经

Shapiro-Wilk W检验后，符合正态分布的数据以均

-

±

s

)

表示，采用独立样本

t

检验。非正态数±标准差

(

x

果百分比Effect值进行线性拟合。以

P

＜0.05为差异有

统计学意义。

2 结果

2.1 图像质量评价

2.1.1 Z轴方向5个ROI的CT值比较

两组主动脉各个节段管腔各部位ROI的CT值均＞

一致性；观察组和对照组的沿Z轴方向的5个ROI的CT

值比较，差异均无统计学意义(

F

=0.595，

F

=0.239；

P

＞0.05)，见表1。

2.1.2 不同档位的IDream迭代算法重建图像与ASiR

重建算法图像分析。

(1)两组针对不同档位的IDream迭代算法重建图

的升高，其噪声值逐渐降低，SNR值及CNR值逐渐

上升，观察组和对照组与传统FBP重建比较，随着

迭代档位升高，IDream迭代算法与ASiR重建算法降

低噪声的降噪效果百分比(Effect)值也上升，观察组

和对照组图像FBP重建及不同档位迭代重建SD值、

Effect%、SNR及CNR比较见表2、表3和表4。

(2)将观察组和对照组在各迭代重建算法档位降噪

效果百分比Effect采用线性回归得到的拟合斜率，观

察组斜率11.627显著大于对照组斜率9.8506，并且两

Effect=|SD

迭代

-SD

FBP

|÷SD

FBP

×100% (3) 300 HU，两组的血管CT值沿Z轴方向(5个ROI)均具有

index，CTDI

vol

)和剂量长度乘积(dose length 像与ASiR重建算法图像分析，二者均伴随迭代档位

分布的数据以中位数[M(范围)]表示，分类变量用频数

-

±

s

)

表1 两组患者5个ROI的血管CT值比较(HU，

x

组别

观察组

对照组

例数

20

20

ROI1

392.84±60.94

348.22±74.57

ROI2

379.33±55.31

336.26±63.11

ROI3

390.52±62.39

355.77±75.44

ROI4

369.42±56.38

330.52±69.47

ROI5

391.38±57.16

344.38±81.76

F

值

0.595

0.239

P

值

0.667

0.925

注：表中ROI为感兴趣区域；ROI1为主动脉升部(肺动脉干分叉平面)ROI；ROI2为主动脉干ROI；ROI3为主动脉降部

(肺动脉干分叉平面)ROI；ROI4为主动脉降部(肠系膜动脉根部平面)ROI；ROI5为髂动脉(髂动脉分叉平面)ROI。

-

±

s

)

表2 观察组图像FBP重建及不同档位IDream重建SD值、Effect%及SNR比较(

x

重建及档位

FBP重建

级别1

级别2

级别3

级别4

级别5

SD值

21.52±4.76

18.74±3.75

15.11±2.92

a

b

t

值

-

10.13

14.83

13.20

12.36

14.90

P

值

-

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

Effect%

0

14.27±3.54

29.17±4.71

a

b

t

值

-

-15.75

-26.46

-23.03

-20.63

-30.91

P

值

-

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

SNR

19.54±5.81

22.01±6.08

27.23±6.97

a

b

t

值

-

-15.87

-18.20

-15.53

-15.65

-16.66

P

值

-

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

13.46±2.51

c

11.20±1.92

d

8.55±1.46

e

36.71±5.59

c

46.99±6.65

d

59.17±7.69

e

30.61±7.45

c

36.74±8.15

d

48.78±9.95

e

注：表中FBP为滤波反投影重建；SD为噪声标准差；Effect为降噪效果；SNR为信噪比；a为级别1与FBP同指标比较；b为

级别2与级别1同指标比较；c为级别3与级别2同指标比较；d为级别4与级别3同指标比较；e为级别5与级别4同指标比较。

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重建及档位

FBP重建

-

±

s

)

表4 对照组图像FBP重建及不同档位ASiR重建SD值，Effect%、SNR及CNR比较(

x

SD值

26.04±4.83

a

b

t

值

-

P

值

-

Effect%

0

a

b

t

值

-

P

值

-

SNR

14.62±5.43

a

b

t

值

-

P

值

-

CNR

24.80±10.79

a

t

值

-

P

值

-

ASiR10%档位24.55±4.5518.671

P

<0.0015.71±0.20-101.30

P

<0.00115.50±5.75

-92.60

P

<0.00117.60±6.47

-9.91

P

<0.00125.93±11.28-7.55

P

<0.001

-10.39

P

<0.00128.52±15.20

b

-6.93

P

<0.001

ASiR30%档位21.61±3.97

18.096

P

<0.00116.99±0.62

ASiR50%档位18.77±3.43

c

18.191

P

<0.00127.88±1.08

c

-82.83

P

<0.00120.25±7.38

c

-10.36

P

<0.00131.52±13.91

c

-6.63

P

<0.001

ASiR70%档位16.09±2.89

d

17.034

P

<0.00138.13±1.63

d

-66.01

P

<0.00123.60±8.46

d

-10.89

P

<0.00135.01±15.64

d

-6.20

P

<0.001

ASiR90%档位13.69±2.42

e

17.071

P

<0.00147.33±2.19

e

-56.77

P

<0.00127.79±9.83

e

-10.43

P

<0.00138.84±17.52

e

-5.27

P

<0.001

注：表中FBP为滤波反投影重建；SD为噪声标准差；Effect为降噪效果；SNR为信噪比；CNR为对比噪声比；a为

ASiR10%档位与FBP同指标比较；b为ASiR30%档位与ASiR10%档位同指标比较；c为ASiR50%档位与ASiR30%档位同指标

比较；d为ASiR70%档位与ASiR50%档位同指标比较；e为ASiR90%档位与ASiR70%档位同指标比较。

表5 两组患者辐射剂量评估比较

组别

观察组

对照组

Z

值

P

值

例数

20

20

CT容积剂量指数(mGy)

11.39±2.27

9.60(6.85～12.29)

-1.953

0.051

剂量长度乘积(mGy·cm)

848.24(815.85～875.20)

707.14±234.25

-1.621

0.105

有效剂量(mSv)

12.73(12.24～13.13)

10.61±3.51

-1.621

0.105

表3 观察组图像FBP重建及不同档位

IDream重建CNR比较[中位数M(范围)]

重建及档位

FBP重建

级别1

级别2

级别3

级别4

级别5

CNR

32.38(29.05～35.56)

33.87(29.78～36.41)

a

37.83(31.00～41.28)

b

40.95(32.29～44.22)

c

46.93(35.59～51.92)

d

57.29(40.49～61.99)

e

分别为(11.39±2.27)mGy和9.60(6.85～12.29)

mGy，DLP分别为848.24(815.85～875.20)

P

值

-

0.037

Z

值

-

-2.091

-3.92

-3.92

-3.92

-3.92

mGy·cm和(707.14±234.25)mGy·cm，ED分别为

12.73(12.24～13.13)mSv和(10.61±3.51)mSv，差异

均无统计学意义(

Z

=-1.953，

Z

=-1.621，

Z

=-1.621；

P

＞0.05)，见表5，且对比剂用量均为75 ml。

2.3 典型图像分析

(1)观察组。患者女性，54岁，BMI为31.2 kg/m

2

，

主动脉夹层支架植入术后使用InsitumCT 768型CT进

行FBP重建及不同IDream档位迭代重建，见图2。

(2)对照组。患者女性，83岁，BMI为23.73 kg/m

2

，

主动脉弓远端动脉瘤伴附壁血栓形成，术后使用GE

LightSpeed VCT型CT检查并进行FBP重建及不同ASiR

档位迭代重建，见图3。

3 讨论

优质的CT图像质量一直被认为是提高诊断准确性

的重要因素。然而，增加辐射剂量虽然能够获得高质量

的图像，但不可避免地也增加了癌症的致病风险

[3,10]

。

因此，在CT图像质量控制管理中一直将低剂量与高图

像质量的平衡作为首要原则。传统的FBP重建算法因

其对成像过程做了很多简化模拟，在显著降低辐射剂

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

P

<0.001

注：表中FBP为滤波反投影重建；CNR为对比噪声

比；a为级别1与FBP同指标比较；b为级别2与级别1同指标

比较；c为级别3与级别2同指标比较；d为级别4与级别3同指

标比较；e为级别5与级别4同指标比较。

组拟合优度R

2

值均＞0.99。两组迭代算法降噪效果百

分比线性拟合曲线见图1。

注：①图中蓝色为观察组，灰色为对照组；②观察

组级别1与对照组ASiR 10%对应，级别2与ASiR30%对应，

级别3与ASiR 50%对应，级别4

与ASiR 70%对应，级别5与

ASiR 90%对应。

量的扫描条件下其采集数据不完全，会引起噪声和伪

影增多，重建图像质量无法满足诊断需要

[11]

。而迭代

重建技术优势在于可利用先验知识对成像系统进行精

确建模，尤其适用于采集数据不足的情况，使其可在

较低的辐射剂量下获得低噪声的高质量图像，在辐射

剂量优化方面也显示出独特的优势

[6,12]

。

ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI 27

图1 两组迭代算法降噪效果百分比线性拟合曲线图

2.2 辐射剂量评价及对比剂用量

观察组与对照组的辐射剂量评价指标CTDI

vol

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学术论著

中国医学装备2023年10月第20卷第10期 IDream与ASiR迭代重建算法

对主动脉CT血管造影图像质量改善比较效果究-牛 磊 等

ABC

DEF

注：①图中FBP为滤波反投影，CTA为CT血管造影；②A为FBP重建图像，B为IDream级别1迭代档位重建图像，C为IDream级别

2迭代档位重建图像，D为IDream级别3迭代档位重建图像，E为IDream级别4迭代档位重建图像，F为IDream级别5迭代档位重建图像。

图2 InsitumCT 768型CT行主动脉CTA检查FBP及IDream迭代重建图像

ABC

DEF

注：①图中FBP为滤波反投影，CTA为CT血管造影；②A为FBP重建图像，B为ASiR 10%迭代档位重建图像，C为ASiR 30%

迭代档位重建图像，D为ASiR 50%迭代档位重建图像，E为ASiR 70%迭代档位重建图像，F为ASiR 90%迭代档位重建图像。

图3 GE LightSpeed VCT型CT行主动脉CTA检查FBP及IDream迭代重建图像

本研究中，IDream与ASiR两项迭代技术在同等

辐射剂量水平下其图像噪声抑制及提高SNR和CNR

方面表现出显著的效果。两组患者的主动脉CTA的

IDream和ASiR重建算法的各档位重建图像比较，噪

声水平均依次降低。同时，新一代IDream重建算法的

迭代技术与ASiR相比较，在噪声抑制方面的效果更为

显著。

ASiR重建技术是在投影数据空间和图像数据空间

中将FBP图像和迭代重建图像以不同的比例融合的部

分迭代技术，所选择的迭代档位代表其所融合迭代重

建图像的比例

[5-6]

。该类部分迭代重建技术虽然同样能

够在图像域和投影域数据进行迭代重建，但其重建模

型一般只针对于噪声模型进行对比计算，且其采用的

28 ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI

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光子和电子噪声模型均为理想模型，缺少更完善的模

型系统进行对比校正，在很大程度上容易引起噪声频

率改变和漂移，造成过于平滑的伪自然现象，增加蜡

状伪影等问题

[13]

。Singh等

[14]

研究报道，相较于FBP重

建算法，ASiR技术会导致组织分界处出现斑点状以及

像素化的阶梯状伪影，并认为该结果可能是因为过度

抑制噪声所致。

IDream重建算法作为最新一代迭代技术，采用基

于多模型的双域迭代即投影域与图像域，利用光子分

析模型，伪影矫正模型及噪声模型等不仅可以抑制噪

声同时克服了条带状伪影的生成，采用解剖模型提高

图像分辨率。这其中光子分析模型作为的系统矩阵，

如果在投影域建立耗费时间非常多，加上反复迭代的

中国医学装备2023年10月第20卷第10期 IDream与ASiR迭代重建算法

对主动脉CT血管造影图像质量改善比较效果究-牛 磊 等

学术论著

过程，重建速度非常慢。IDream重建算法迭代重建方

法直接针对数据中的噪声进行模拟建模，综合考虑了

系统中球管射线谱，Bowtie材料形状以及探测器的响

应对噪声的统计影响，精确构建了CT系统中噪声的

分布，极大地提升了重建速度。对不同扫描部位的数

据分析，针对不同区域采用不同的降噪策略，通过不

断的迭代更新，使降低图像噪声的同时，保持了良好

的组织边界。

IDream重建算法增加了对比低剂量重建图像与原

始剂量图像噪声差异来修正噪声模型，以此克服过度

抑制噪声引起的伪自然现象。本研究中，两组患者的

CTA检查均采用常规120 kV管电压扫描条件并且在辐

射剂量水平相当的条件下比较, 两组图像沿Z轴各部

位ROI的CT值均高于250 HU，满足诊断需求的同时

且IDream重建算法级别5的图像相较ASiR的90%图像

明显减少其蜡状伪影

[15]

。利用线性拟合得到降噪效果

百分比的拟合斜率，IDream重建算法的斜率值也明显

高于ASiR, 其表明在同等档位设置下，IDream重建

算法迭代重建每一档位的降噪效果明显高于ASiR重建

算法。

有多项研究表明，临床推荐主动脉CTA图像

的ASiR重建算法迭代档位一般为40%～50%, 且

40%的ASiR重建算法可以减少42%～48%的辐射剂

量

[16-19]

。其主要原因除了考虑其降噪效果的影响之

外，最主要是因其过度抑制噪声引起的蜡状伪影等现

象的产生，本研究的结果为降低更多的辐射剂量提供

了更具潜力的工具和可能。IDream重建算法的高档位

迭代抑制噪声的效果更为明显，同时可避免出现伪自

然现象的产生。

以往的研究仅仅基于迭代重建算法相较于传统

FBP重建的剂量及噪声水平比较，鲜有针对迭代重建

不同档位之间的降噪效果比较，随着各级医院的发

展，目前各医院的放射科、介入科、心内科、肿瘤科

均有不同的CT设备需求，各大医院为满足临床需要

也都有不同厂家不同层级的CT设备机型。同时，由

于各厂家的重建算法等均有差异，因此对图像质量的

质量控制管理增加了难度。 因此，本研究分析不同

厂家CT设备迭代重建算法的降噪特征差异，对CT图

像质量的质量控制管理提供了量化的证据，为医院

提供适配该研究中2个机型的标准化扫描方案提供了

有力支撑。本研究中样本量有限，其统计结果可能存

在偏倚性，后续可进行大样本多部位的验证。此外，

本研究尚未比较各组图像病变检出率和诊断信心的差

异，未对两组做进一步的低剂量图像质量改善效果的

对比，这些问题均是后续研究的重点。

4 结论

使用IDream迭代技术与ASiR重建技术相比，可

以更明显地改善低剂量图像质量，降低图像噪声，提

高图像信噪比及对比噪声比，并且对于血管边缘等边

界位置的处理减少条带形伪影、蜡状伪影及伪自然现

象，为实现更低剂量CT成像提供极具临床价值的技

术手段。

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学术论著

中国医学装备2023年10月第20卷第10期 China Medical Equipment 2023 October Vol.20 No.10

基于改进生成式对抗网络的稀疏角度CT去伪影方法学研究

陈 杰

①

王丽云

②

王克强

①

简建波

①

王 鹏

①

张文学

②*

[文章编号] 1672-8270(2023)10-0030-06 [中图分类号] R812 [文献标识码] A

[摘要] 目的：

探索一种适合稀疏角度CT扫描的深度学习重建方法，有效降低辐射剂量，减少辐射剂量对人体产生的潜

在致癌风险。

方法：

针对稀疏角度CT扫描重建过程图像信息缺失及伪影增加的问题，采用带梯度惩罚项的Wasserstein

生成式对抗网络(WGAN-gp)，并在生成器中使用医学图像分割领域常用的分割网络——包含密集卷积模块的U型网络

(DUnet)，提出DUnet-WGAN-gp网络。为保留生成图像的细节信息，在该网络中加入均方差损失函数和感知损失函数。

分别将DUnet-WGAN-gp网络与Unet网络和DUnet网络用于稀疏角度CT的伪影去除，并比较其重建结果。

结果：

Unet

网络、DUnet网络和DUnet-WGAN-gp网络均能有效去除稀疏角度CT采样产生的条形伪影，DUnet-WGAN-gp网络能

够有效改善Unet网络和DUne网络产生的血管及胸骨边界模糊的问题。结构相似性(SSIM)方面，DUnet-WGAN-gp网络

与Unet网络和DUnet网络比较分别提高19.69%和18.36%；峰值信噪比(PSNR)方面，分别提高24.78%和18.41%。

结论：

DUnet-WGAN-gp网络可以清晰地重建出稀疏角度CT图像，有助于开展低剂量CT的临床诊断。

[

关键词

] 稀疏角CT；生成式对抗网络；伪影去除；感知损失

DOI: 10.3969/.1672-8270.2023.10.007

引用本文：

陈杰,王丽云,王克强,等.基于改进生成式对抗网络的稀疏角度CT去伪影方法学研究[J].中国医学装备,2023,

20(10):30-35.

Research on artifact removal method for CT with sparse angle based on improved generative adversarial network/

CHEN Jie, WANG Li-yun, WANG Ke-qiang, et al//China Medical Equipment,2023,20(10):30-35.

[Abstract]

Objective:

To explore a deep learning reconstruction method that is suitable for computed tomography

(CT) scan with sparse angle, which can effectively reduce radiation dosage and minimizes the potential carcinogenic

risk of radiation dosage to the human body.

Methods:

Aimed at the problems of missed information and increased

artifacts in the reconstruction process of CT scan with sparse angle, the Wasserstein generative adversarial network

with gradient penalty (WGAN-gp) was adopted, and the frequently-used segmentation network contained U type

network of Dense convolutional module (DUnet) of medical image segmentation field was used in generator. And

then, the DUnet-WGAN-gp network was proposed. The mean squared error (MSE) loss function and perceptual loss

function were added in this network so as to reserve the detail information of generating image. The DUnet-WGAN-gp

network, Unet network and DUnet network were respectively applied to remove artifacts for CT with sparse angle, and

the reconstructed results of them were compared.

Results:

The results showed that Unet network, DUnet network and

DUnet-WGAN-gp network could effectively remove the strip artifacts generated by CT sampling with sparse angle, and

DUnet-WGAN-gp network could effectively improve the problems of blurred boundaries of blood vessels and sternum

generated by Unet network and DUnet network. In regard to structural similarity (SSIM), DUnet-WGAN-gp network

①天津医科大学总医院放射治疗科 天津 300052

②天津市西青医院设备科 天津 300380

*通信作者：*******************.cn

作者简介：陈杰，男，(1988- )，硕士，技师，从事医院肿瘤放射治疗及智能医学研究工作。

[12]

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收稿日期：2023-02-24

30 ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI

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