《Scientific Reports》：Deep-learning based image reconstruction enables reduced dose CT pulmonary angiography with non-inferior image quality
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为了探究采用降低辐射剂量和基于深度学习的图像重建（DLIR）的CT肺动脉造影（CTPA）方案在图像质量上是否非劣效于使用迭代重建的标准剂量CTPA。研究人员进行了一项体模研究，以评估高强度的基于深度学习的图像重建（DLIR-H）相比自适应统计迭代重建（ASiR
为了探究采用降低辐射剂量和基于深度学习的图像重建（DLIR）的CT肺动脉造影（CTPA）方案在图像质量上是否非劣效于使用迭代重建的标准剂量CTPA。研究人员进行了一项体模研究，以评估高强度的基于深度学习的图像重建（DLIR-H）相比自适应统计迭代重建（ASiR-V 90%）所能实现的额外辐射剂量降低。研究人员使用中体模和大体模来模拟不同体型。随后，研究人员降低了临床CTPA方案的辐射剂量，并转而使用DLIR进行图像重建。研究人员回顾性分析了连续307例患者，这些患者在这一临床驱动的CTPA方案变更前（n=152）和变更后（n=155）接受了检查。研究人员量化了客观图像质量，并由两名放射科医师对主观图像质量进行了评分。非劣效性界值预设为图像质量参数差异<5%。在体模中，与使用ASiR-V 90%重建的标准剂量检查相比，DLIR-H允许辐射剂量降低高达71%，同时信噪比（SNR）相当或更高。在患者队列中，辐射剂量降低了41%（中位数DLP 116 vs. 68 mGy*cm；有效剂量1.69 vs. 0.99 mSv，p<0.001）。在改良方案中，中心肺动脉的中位数SNR更优（13.6 vs. 22.3），而段级肺动脉非劣效（16.4 vs. 16.8）。两名放射科医师平均主观图像质量评分显示改良方案更优。与最先进的迭代重建相比，DLIR允许CTPA的辐射剂量额外降低41%，且图像质量非劣效。
**研究背景与问题**：CT肺动脉造影（CTPA）是诊断疑似肺栓塞（PE）最常用的影像学手段，但辐射暴露风险促使研究者不断探索降低辐射剂量的技术。既往技术进展包括降低管电压、个性化管电压选择、管电流调制、高螺距扫描以及光子计数CT系统等。在图像重建领域，迭代重建（IR）算法已被证实能有效降低剂量需求，而深度学习图像重建（DLIR）作为更新兴的技术，利用卷积神经网络从噪声原始数据重建高质量图像，其噪声和伪影抑制能力超越传统IR。然而，DLIR在CTPA中的应用数据十分有限：一项个体内比较研究显示，在相同CTPA数据上DLIR相比IR在客观和主观图像质量上表现更优，提示DLIR可能允许进一步降低剂量；另一项研究直接显示DLIR在降低剂量的同时显著改善图像质量。基于这些前期研究和预实验，研究人员在2024年8月决定将临床常规CTPA方案修改为使用DLIR重建并同时降低辐射剂量。本回顾性研究旨在评估低剂量高强度的DLIR（DLIR-H）方案在疑似PE患者的图像质量方面是否非劣效于标准剂量高强度迭代重建（ASiR-V 90%）方案。该研究发表在《Scientific Reports》。
**主要关键技术与方法**：研究人员首先利用仿人体胸腔体模（中体模代表正常体重，大体模代表肥胖）进行体模研究，通过逐步增加噪声指数（NI）从15至25，在固定管电压100 kVp和旋转时间0.28 s条件下，比较DLIR-H与ASiR-V 90%在不同剂量水平下的信噪比（SNR）。随后基于体模结果，研究人员修改了临床CTPA方案：将参考噪声指数从15提高至20，并改用DLIR-H重建。临床部分为单中心回顾性队列研究，纳入307例连续患者（原方案152例，改良方案155例），使用256排CT系统（Revolution Apex, GE HealthCare）采集，客观图像质量通过测量主肺动脉和段级肺动脉的噪声、SNR和对比噪声比（CNR）评估，主观图像质量由两名放射科医师盲法采用5分量表评分，非劣效性界值预设为5%。亚组分析按体重指数（BMI）分层（正常、超重、肥胖）。
**研究结果**：
- **体模研究**：噪声指数递增导致两个体模的辐射剂量均降低。中体模剂量随噪声指数呈指数下降，大体模在噪声指数超过18后开始下降。将NI从15增至25，中体模剂量降低71%，大体模降低49%。SNR随噪声指数增加而下降，但DLIR-H重建的SNR显著高于ASiR-V 90%。对于中体模，ASiR-V 90%在原始剂量（NI 15）下的SNR为13，而DLIR-H在NI 25（71%剂量降低）时达到相同水平；大体模类似。这些结果支持将临床方案NI从15提高至20。
- **临床研究**：
- **患者特征**：307例患者（152女，155男），中位年龄68岁，两组间无显著差异。
- **辐射剂量**：改良方案中位辐射暴露降低41%（中位CTDI 3.17 vs. 1.86 mGy；中位DLP 115.6 vs. 67.8 mGy*cm，p<0.001），中位有效剂量降至1 mSv以下（1.69 vs. 0.99 mSv）。
- **客观图像质量**：主肺动脉方面，改良方案血管内噪声降低39%（中位31.7 vs. 19.3 HU，p<0.001），SNR提高64%（13.6 vs. 22.3），CNR提高66%（11.8 vs. 19.6，均p<0.001）。段级肺动脉方面，两组间噪声、SNR和CNR无显著差异，但非劣效性得到确认（未显示优越性）。
- **主观图像质量**：改良方案在中央/叶级肺动脉和段/亚段级肺动脉的评分均更高（中位4 vs. 4.5和3.5 vs. 4，p<0.001），非劣效性对两位读者均成立，且读者2和平均评分显示优越性。
- **亚组分析（按BMI分层）**：正常体重患者剂量降低42%，超重降低40%，肥胖降低25%。趋势一致，主肺动脉的噪声、SNR和CNR均显示非劣效及优越性；段级肺动脉的多数参数因统计效力不足未确认非劣效。
- **PE特异性对比噪声比（PE-CNR）**：对47例确认PE的患者分析显示，改良方案PE-CNR显著更高（11.4 vs. 18.1，p<0.01）。
**讨论与结论**：本研究直接证明，与最先进的迭代重建相比，DLIR允许CTPA辐射剂量额外降低41%，同时客观和主观图像质量非劣效，甚至中心肺动脉部分显示优越性。体模研究为剂量降低提供了理论依据，临床队列验证了实际可行性。既往研究（如Klemenz等和Lenfant等）虽提示DLIR优势，但未直接实施剂量降低或降低幅度较小。本研究实现了亚毫西弗级别的有效剂量，且在正常、超重和肥胖患者中均观察到益处，但肥胖患者剂量降低幅度较小。局限性包括回顾性非随机设计、单中心、单一厂商设备、未分析PE诊断准确性等。结论：深度学习图像重建（DLIR）使CTPA辐射剂量可在非劣效图像质量下额外降低41%（与标准剂量ASiR-V 90%相比）。
