介绍
具有广域覆盖范围的多探测器计算机断层扫描 (CT) 扫描仪能够在单机架旋转中对整个心脏和大脑进行体积轴向扫描。据报道，短时间单旋转体积扫描在 CT 血管造影中对儿科患者头部以及脑血管和冠状动脉的有用性。1 – 6体积扫描也用于灌注 CT 和四维 CT，其中通过连续的单旋转体积采集在时间序列中对同一区域进行成像。

当进行单旋转体积扫描时，全头CT使用固定辐射剂量，因为不适用自动曝光控制。因此，由于头部不同部位（例如基底节和顶叶水平）的厚度差异，探测器的入射辐射剂量在纵向上有所不同。因此，从头部尾部到颅部的所有切片水平，噪声分布并不均匀。迭代重建 (IR) 算法，例如混合迭代重建 (HIR) 和基于模型的迭代重建 (MBIR)，可降低非线性图像噪声并提高图像质量。10 – 19因此，我们认为，相对于采用滤波反投影（FBP）的传统图像重建算法获得的图像，IR算法的使用减少了单旋转体扫描获得的纵向图像噪声的不均匀性。然而，研究人员报告说，红外可以改变图像质量特征，例如空间分辨率和噪声纹理，具体取决于非线性处理的强度和物体。

本研究旨在研究不同图像重建算法在纵向上的图像质量特征（例如图像噪声和空间分辨率）的变化以及使用 320 排探测器进行单旋转体积扫描的全头 CT 的强度CT 扫描仪。

材料和方法
幻影
我们的研究中使用了三个自制的人头形状的亚克力球形模型（直径：200毫米，亚克力壁厚：2.5毫米，球体内腔直径：195毫米）（水均匀球体模型，图1（a）； Delrin ®圆柱球体模型，图 1(b)；和梳状球体模型，图 1(c)）。将 Delrin ®圆柱体（直径：20 mm，长度：180 mm，CT 数：350 Hounsfield 单位 [HU]）插入 Delrin ®圆柱体球体模型的中心部分，用于在头部 CT 血管造影中假设血管增强（图 1（ b)）。将固定在水均匀球体体模中心的方形木柱和聚碳酸酯梳子组成的梳球体体模（长：180 mm，宽：30 mm，间距：1.5 mm）放置在方柱上

扫描参数和图像重建
所有模型都固定在头部成像设备上，并放置在 X 射线管和探测器的旋转中心。德尔林®圆柱体和梳子的定位使得长轴与切片正交。所有扫描均在第二代大容量 320 排多探测器 CT（Aquilion ONE Vision Edition；日本大田原佳能医疗系统公司）扫描仪上进行，具有一次性体积采集且无需床移动。扫描参数如下：管电压，120 kV；龙门旋转速度，1.0s；探测器配置，320 × 0.5 mm；扫描和显示视场（FOV），240 × 240 mm；切片厚度，5.0毫米；图像矩阵，512 × 512。标准剂量扫描的管电流设置为 200 mA，低剂量扫描的管电流设置为 50 mA。标准剂量扫描的图像噪声水平范围为 3.0 至 5.0 HU，低剂量扫描的图像噪声水平范围为 6.0 至 10.0 HU。在相同位置和相同扫描参数下重复CT扫描五次。所有图像均使用 FBP、具有两种 IR 强度的 HIR（自适应迭代剂量减少 3D：具有轻度和强水平的 AIDR3D）以及具有两种 IR 强度的 MBIR（前向投影 MBIR 解决方案：具有轻度和强水平的 FIRST Brain）进行重建。FBP和HIR算法使用大脑标准重建内核（FC21）。

图像分析
CT 数和图像噪声
为了评估纵向的 CT 数和图像噪声（图像像素值的标准差）均匀性，使用 35 × 感兴趣区域（ROI）计算 CT 数和图像噪声（图像像素值的标准差）。水均匀球形体模的中心35个像素和其他四个位置（图1（a））。每个切片位置的 5 个 ROI 计算为使用 ImageJ 软件（美国国立卫生研究院）从 25 个连续轴向图像（5 个 ROI × 5 次重复扫描）获得的平均值。20在纵向方向上重复相同的测量（工作台位置，-70至+70毫米；29个连续的轴向图像）。获得FBP图像以及轻度和强HIR和MBIR图像的CT数和图像噪声。

噪声功率谱 (NPS)
使用 imQuest 软件（杜克大学，达勒姆，2018）在中心和其他四个位置的 35 × 35 像素的 ROI 处测量 NPS（图 1(a)）。21 – 23 NPS 是根据每个切片级别的 25 个测量点（5 个 ROI × 5 次重复扫描）的平均值进行测量的，并在纵向上的 29 个连续轴向图像上重复。NPS 是针对 FBP 图像以及轻度和强 HIR 和 MBIR 图像获得的。最后，比较所有重建算法中 0.2 周期/毫米 (NPS 0.2 ) 和 0.8 周期/毫米 (NPS 0.8 ) 的 NPS 值，分别作为低频和高频分量的指数。

基于任务的传递函数 (TTF)
使用Delrin ®圆柱体球体模型的圆边法用于评估TTF。使用 ImageJ 软件在 29 个连续轴向图像（工作台位置：-70 至 +70 mm）上测量22 – 25 个TTF。第一步，从 Delrin ®圆柱体横截面中心以 1° 增量跨过 Delrin ®边缘获取 360 个浓度分布（1 × 33 像素）（图 1(b)）。第二步，Delrin® 的边缘扩散函数 (ESF )圆柱体是根据 360° 轮廓的平均值获得的。第三步，TTF被定义为从ESF获得的线扩散函数的傅立叶变换。最后，从每个切片水平获得50％和10％TTF值，并使用这两个值来评估纵向上50％和10％TTF值的均匀性。

空间分辨率的定性评估
视觉上比较了使用梳状球体模型通过不同图像重建算法获得的梳状图像的空间分辨率。沿梳子长轴使用 0.5 毫米切片厚度、0.5 毫米切片间隔和 80 毫米 FOV 创建冠状平面多平面重组 (MPR) 图像。

统计分析
使用双尾学生t检验来比较水均匀球体体模的最大和最小CT数、CT数的标准偏差、NPS 0.2和NPS 0.8以及50%和10% TTF。此外，还比较了FBP和其他图像重建算法的纵向均匀性（最大值和最小值之间的差异）。使用市售软件（SPSS® Statistic v. 25.0；IBM Corp. New York）进行统计分析。p值 < 0.05 被认为具有统计显着性。

结果
CT 数
图 2显示了低剂量和标准剂量纵向（Z轴）扫描获得的 CT 值的变化。在所有重建图像中，CT 值的轮廓曲线显示周围中心部分的值较高，而周围外部部分的值较低。在所有图像重建算法中，最高和最低 CT 数具有统计显着性 ( p< .001)。然而，轻度和强 MBIR 的 CT 值（5.0 HU；最大值：0.8 HU，最小值：-4.2 HU）小于 FBP（6.6 HU；最大值：1.8 HU，最小值：-4.8 HU）和轻度的 CT 值。和强 HIR（6.8 HU；最大值：1.8 HU，最小值：-5.1 HU）。FBP 和轻度 HIR、FBP 和强 HIR、FBP 和轻度 MBIR 以及 FBP 和强 MBIR 之间的低剂量扫描纵向均匀性（最大值和最小值之间的差异）观察到显着差异（p值为 .分别为 224、.307、.027 和 .014）；对于高剂量扫描，相应的p值分别为 0.672、0.685、0.003 和 0.002。MBIR 图像的 CT 值显示出比纵向方向上的其他重建图像更小的变化。图3显示了纵向MPR矢状图像的彩色图。使用温和和强 MBIR 获得的图像也比使用其他重建算法获得的图像在视觉上更加均匀。

图像噪声
图 4显示了纵向低剂量和标准剂量扫描的图像噪声变化。在低剂量扫描中，强MBIR图像在纵向上具有最低的图像噪声水平，其次是轻度MBIR、轻度和强HIR以及FBP的噪声水平增加。关于标准剂量扫描，强 MBIR 的图像噪声水平也是最低的，其次是强 HIR、轻度 MBIR、轻度 HIR 和 FBP 的噪声水平增加。对于强 MBIR，中心和外部的图像噪声变化最小，对于 FBP，图像噪声变化最大。在所有图像重建算法中，最高和最低图像噪声水平具有统计显着性（p< .001)。低剂量扫描显示强 MBIR、轻度 MBIR、强 HIR、轻度 HIR 和 FBP 的值分别为 0.8、1.7、2.2、3.2 和 3.9 HU，而标准剂量扫描显示的值分别为 0.8、1.6、分别为 1.6、1.7 和 2.0 HU。此外，FBP 和其他图像重建算法之间低剂量和高剂量扫描的纵向均匀性（最大值和最小值之间的差异）存在显着差异 ( p < .001)。

低频和高频分量的噪声变化
表1显示了纵向上的最高和最低NPS 0.2（低频分量）值以及它们之间的差异。在低剂量和标准剂量扫描中，强 MBIR 的NPS 0.2低于其他重建算法的 NPS 0.2（表 1）。此外，强 MBIR 的最高和最低 NPS 0.2值之间的差异明显小于其他重建算法。对于强 MBIR，无论低剂量和标准剂量之间存在差异，都会获得相似的 NPS 值。表2显示最高和最低NPS 0.8纵向（高频分量）值以及它们之间的差异。与 NPS 0.2相比，NPS 0.8在所有重建中产生较低的值。在所有图像重建算法中，纵向上的最大值和最小值之间的差异具有统计显着性 ( p < .001)，强 MBIR 在低剂量和标准剂量扫描时表现出最低值。

梳状图像和空间分辨率
图 5显示了通过低剂量扫描获取的梳状体模的z轴中心和外部部分的每种图像重建算法中的 MPR 冠状图像。在轻度和强 MBIR 以及强 HIR 上，外部部分观察到的空间分辨率高于z轴中心部分。此外，z轴中心和外部低剂量扫描的TTF结果与MPR冠状图像的视觉观察结果一致（图6）。与FBP相比，对于强HIR以及轻度和强MBIR，z轴外部的TTF与z轴中心部分的TTF相比显着改善。50% TTF 时（图 7(a)），在低剂量和标准剂量扫描的纵向上，轻度和强 MBIR 观察到的值高于其他重建算法。10% TTF 和 50% TTF 的结果趋势相似（图 7(b)）。当 FBP 的纵向均匀性与其他图像重建算法的纵向均匀性进行比较时，低剂量扫描的轻度 HIR 的 10% TTF p值为 0.396，50% TTF p 值为 0.2846，而轻度 HIR 的 10% TTF p值为 0.396，50% TTF p 值为 0.2846。高剂量扫描的 HIR 的 10% TTF p值为 0.067，50% TTF p值为 0.209，而其他扫描的p值为 < 0.001。

讨论
在本研究中，研究了图像重建算法对纵向图像质量均匀性的影响。通过对模拟人体头部的自制球形模型的 CT 数、图像噪声、NPS 和空间分辨率进行定量和定性测量来评估头部 CT 的单旋转体积采集。

对于所有图像重建算法，CT 数在体模中心附近较高的趋势可归因于由于对象厚度而导致的束硬化效应。对于强 MBIR，图像噪声表现出最高的均匀性。在固定辐射剂量的单旋转体积采集中，FBP 在体模的z轴中心处显示出最高的图像噪声，而 MBIR 非线性地降低了图像噪声。图像噪声的均匀性与算法的处理强度成正比这一发现支持了这一发现。然而，对于标准剂量扫描，这种趋势较弱。在这种情况下， z方向之间的图像噪声已经没有差异。FBP 的轴中心和外围附近，表明 MBIR 图像降噪过程的强度较低。

NPS 0.2还表明，强 MBIR 的低频分量比其他算法低得多。观察脑实质密度的微小变化（例如脑梗塞）很容易受到低频噪声的影响。因此，强MBIR可能是单旋转体头CT评估脑实质的最佳选择。此外，对于所有图像重建算法，X 射线管阳极侧的 CT 数、图像噪声和 NPS 均高于阴极侧。因此，我们认为X射线强度的差异是由足跟效应引起的26大体积扫描会影响结果。基于这些结果，在使用整个宽覆盖区域进行成像时，需要充分考虑X射线通量在纵向上的扩散对图像质量的影响。此外，必须确认足跟效应对临床影像（例如病变检测）的影响。

红外算法的图像质量评估需要基于任务的评估方法，该方法考虑所需主体的结构和目标，而不是假设线性行为的评估方法。21 , 25在空间分辨率的定量评价中，z轴TTF在外围附近高于z轴TTF强 HIR 和轻度及强 MBIR 中体模的轴中心附近。低剂量扫描的这种趋势比标准剂量扫描的趋势更强，MBIR 的趋势比 HIR 的趋势更强。这些发现与图像噪声结果一致。因此，降噪处理相对于图像噪声量呈非线性运行，这可能根据处理强度影响空间分辨率。此外，在轻度和强 MBIR 以及强 HIR 上，沿z轴外部的空间分辨率高于 z 轴外部的空间分辨率。轴中心部分，这可归因于由厚中心和薄外部部分的构造差异引起的透射辐射剂量的差异。TTF结果表明，FBP和轻度HIR在纵向上具有最高的空间分辨率均匀性。与其他图像重建算法相比，MBIR 的纵向均匀性较差，但在所有切片位置的面内分辨率都较高。因此，在临床实践中考虑整体图像质量时，选择 MBIR 比其他重建算法可能更有利。此外，外部体模附近的高分辨率也被认为对于脑血管 CT 血管造影中外周血管的评估至关重要。在这项研究中，MBIR 中低剂量扫描的 TTF 低于标准剂量扫描。基于这一结果，我们假设当 MBIR 校正过度的剂量减少时，空间分辨率会受到影响。

这项研究有几个局限性。首先，在人体头部模型周围没有添加颅骨等效物，并且在重建图像中排除了骨诱导的光束硬化。此外，骨束硬化可能与目前的结果不同，因为低能量 X 射线吸收会显着影响中心的 CT 数和外围的空间分辨率。其次，本研究中使用的模型在形状和内部构造上比人体更简单。因此，我们的结果与临床检查结果之间的一致性必须在未来的研究中得到证实。第三，仅在图像的中心评估对空间分辨率的影响，而不是沿着边缘评估。最后，我们在临床实践中经常对HIR和MBIR使用轻度和强IR水平；但是，我们没有验证其他 IR 参数。

总之，本研究评估了使用单旋转体积扫描的全头 CT 中不同图像重建算法和强度的纵向图像质量特征的变化。MBIR 具有较高的面内分辨率以及纵向 CT 数、图像噪声和 NPS 的均匀性，是球形物体单旋转体积采集的最佳图像重建算法。