慢性阻塞性肺疾病低剂量双相胸部CT定量评估中的深度学习图像重建算法

《International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease》：Deep Learning Image Reconstruction Algorithm for Quantitative Assessment of Low-Dose Biphasic Chest CT in Chronic Obstructive Pulmonary Disease

　　

目的：评估深度学习图像重建（DLIR）在使用低剂量吸气-呼气双相胸部CT对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者肺气肿、气体陷闭及小气道功能障碍进行定量评估时的影响。方法：前瞻性纳入69例COPD患者行低剂量吸气-呼气双相胸部CT扫描并行肺功能检查（PFT）。CT图像采用50%自适应统计迭代重建（ASiR-V）、DLIR高强度（DLIR-H）、中强度（DLIR-M）和低强度（DLIR-L）进行重建。在吸气-呼气CT上量化表征肺气肿、气体陷闭和小气道功能障碍的体积及其占全肺百分比。结果：总剂量长度乘积为128.99±39.00 mGy·cm。所有患者中，肺气肿参数以DLIR-H最低、ASiR-V最高；小气道功能障碍参数以DLIR-H最高、ASiR-V最低；气体陷闭参数以ASiR-V最低、DLIR-M最高。肺气肿参数与FEV1/FVC呈中度负相关（r=-0.570至-0.649，均p<0.001）。气体陷闭与小气道功能障碍参数与MEF25%、MEF50%、MEF75%呈弱负相关（r=-0.320至-0.381，均p<0.001）。区分GOLD I–II与III–IV时，各参数AUC为0.69–0.76，不同重建间无统计学差异（DeLong检验p>0.05），但最优阈值因重建而异。结论：在低剂量吸气-呼气双相胸部CT中，DLIR较ASiR-V可改变肺功能相关CT参数，但不影响其与PFT的相关性，也不影响其在GOLD分级中的效能。

研究背景与立项依据

慢性阻塞性肺疾病（COPD）以持续性气流受限为特征，是全球主要死因之一，其病理核心为肺气肿与小气道病变的组合变异。双相（吸气-呼气）胸部计算机断层扫描（CT）可定量评估肺气肿体积、气体陷闭及小气道功能障碍，且参数与肺功能检查（PFT）及GOLD分级显著相关。GOLD 2023报告推荐重度COPD患者使用胸部CT，但低剂量化带来的图像噪声增加挑战了定量稳定性。深度学习图像重建（DLIR）在低剂量胸部CT中较滤波反投影（FBP）与迭代重建更能降噪并提升恶性征象显示，但高降噪可能低估肺气肿体积，且同一算法在不同剂量下数值漂移；迄今尚无研究在呼气相CT中应用DLIR，亦无研究以PFT为唯一参照标准。因此，福建医科大学附属协和医院研究人员开展本研究，探明DLIR在低剂量双相胸部CT中对COPD定量参数及GOLD分级诊断价值的影响。论文发表于《International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease》。

主要关键技术方法

研究人员于2023年10月至2024年12月在该院前瞻性纳入临床确诊COPD患者，经排除支气管扩张、肺术后、呼吸运动伪影、序列不全及PFT与CT间隔>1月者，最终入组69例（女9例，年龄36–79岁）。使用256排Revolution CT（GE HealthCare）以100 kV、自动管电流50–350 mA、噪声指数16、螺距0.992行低剂量双相扫描，原始数据分别以50% ASiR-V、DLIR-H/M/L重建（层厚1.25 mm，标准核）。由5年胸影像经验医师在Thoracic VCAR（AW 4.7）勾画肺实质，吸气相≤-950 HU定义为肺气肿体积（LAAisp-950），呼气相≤-856 HU为气体陷闭（LAAexp-856），-950至-856 HU间为小气道功能障碍（LAAexp-856~-950），并计算占全肺百分比。PFT采用MasterScreen流速仪测FEV₁/FVC与MEF25%/50%/75%，按GOLD 2023分I–IV级并合并I–II、III–IV。统计用SPSS 26.0，Friedman检验比四算法参数，Spearman相关分析联PFT，ROC与DeLong检验评诊断效。

研究结果

患者特征与辐射剂量：69例中GOLD I 11例、II 16例、III 27例、IV 15例；吸气相DLP 65.00±19.43 mGy·cm，呼气相64.00±19.65 mGy·cm，合计约128.99±39.00 mGy·cm，属低剂量。

四算法定量参数比较：同一算法下GOLD III–IV各参数较I–II高23%–41%（p<0.05）。跨算法排序：LAAisp-950及%以ASiR-V50%最高，DLIR-H最低（ASiR-V50% > DLIR-L > DLIR-M ≈ DLIR-H）；LAAexp-856及%以DLIR-M最高，ASiR-V50%最低；LAAexp-856~-950及%以DLIR-H最高、ASiR-V50%最低。即DLIR趋低估肺气肿、高估气体陷闭与小气道异常。

CT参数与PFT相关性：所有参数与对应PFT负相关问题均显著。吸气相LAAisp-950%以DLIR-M与FEV₁/FVC相关最强（ρ=-0.649），ASiR-V50%最弱（ρ=-0.587）；LAAisp-950以DLIR-L最强（ρ=-0.607）。呼气相各参数与MEF25/50/75%弱相关（ρ=-0.320至-0.392），算法间相关系数变动≤0.044，DLIR-M略弱于ASiR-V50%。

GOLD分级诊断效能：各参数区分I–II与III–IV的AUC 0.69–0.76（p<0.05），四算法AIC间DeLong检验无差异（p>0.05）。但最优Youden阈值因算法而异：如LAAisp-950%阈值DLIR-H < DLIR-M < DLIR-L < ASiR-V50%；LAAexp-856阈值ASiR-V50% < DLIR-L < DLIR-M < DLIR-H。若把ASiR-V50%截断值直用于DLIR而不校正，敏特异失衡；采用各算法自身最优阈值后平衡改善。

讨论部分总结

研究人员指出，DLIR因噪声抑制与密度直方图偏移，较ASiR-V50%低估吸气相-950 HU肺气肿、高估呼气相-856 HU气体陷闭及-856~-950 HU小气道区段，与Ferri及Wisselink等低剂量偏差结论一致。DLIR（尤低/中强度）肺气肿参数与FEV₁/FVC相关性可等于或优于ASiR-V50%，提示低剂量下DLIR定量更贴近功能指标；呼气相参数与MEF系列仅弱相关，系CT测局部陷闭而MEF反映整体小气道所致。各算法AUC等价但阈值不可通用，按算法校正阈值可恢复敏特异平衡。研究局限含单中心小样本、未探低剂量专属HU阈值、缺常规剂量对照、BMI范围窄（19.80–25.55 kg/m²）、未做气道配准容积差等。

结论翻译

在低剂量（总DLP<140 mGy·cm）双相胸部CT中，DLIR较ASiR-V低估肺气肿参数、高估气体陷闭与小气道功能障碍参数，并可维持或改善CT参数与PFT的相关性；DLIR不影响区分GOLD分级的效能，但会改变最优区分阈值。未来需扩大样本进一步验证。