近日，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院勞特伯生物醫(yī)學(xué)成像中心胡戰(zhàn)利研究員和醫(yī)學(xué)人工智能中心梁棟研究員合作，在低劑量CT智能成像與動(dòng)態(tài)心肌灌注CT成像技術(shù)領(lǐng)域取得新進(jìn)展，接連在知名期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、IEEE Transactions on Computational Imaging、Neurocomputing和Physics in Medicine and Biology上發(fā)表多項(xiàng)最新研究成果。 

       當(dāng)前，隨著CT成像技術(shù)在臨床診斷尤其是常規(guī)檢查中的普及，CT檢查的輻射劑量問題已經(jīng)引起了人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。大量的臨床研究表明，超過正常范圍的CT輻射劑量易誘發(fā)人體新陳代謝異常乃至癌癥等疾病。然而，在目前的CT設(shè)備中，單方面減少CT掃描中的劑量將增加重建圖像的噪聲和偽影，降低CT重建的圖像質(zhì)量（圖1），從而影響臨床醫(yī)生對(duì)病變組織的確診率。低劑量CT重建技術(shù)旨在通過自適應(yīng)的圖像重建和圖像處理算法來提高低劑量掃描條件下的CT圖像質(zhì)量，使得低劑量CT重建圖像質(zhì)量達(dá)到或接近正常劑量條件下的圖像質(zhì)量，從而實(shí)現(xiàn)在低輻射劑量情況下滿足臨床CT診斷要求。 

       考慮到CT影像的解剖部位先驗(yàn)信息，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建基于自適應(yīng)解剖部位的深度學(xué)習(xí)算法，將解剖部位信息融合到低劑量CT影像重建過程當(dāng)中（圖2）。相較于不考慮解剖部位的一般深度學(xué)習(xí)方法，提出算法可以有效提高圖像重建的峰值信息噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似度（SSIM）等指標(biāo)，可視化結(jié)果更佳（圖3）。相關(guān)研究成果先后發(fā)表在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（doi: 10.1109/JBHI.2021.3061758）和Neurocomputing 期刊上（Vol. 428, pp. 104-115, 2021）。 

      針對(duì)動(dòng)態(tài)心肌灌注CT中連續(xù)掃描給患者帶來的過大劑量累積問題，研究團(tuán)隊(duì)提出基于時(shí)變特征先驗(yàn)輔助的動(dòng)態(tài)心肌灌注CT重建算法（TFP-SR）。該算法在數(shù)據(jù)采集過程中對(duì)基線圖像和動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)圖像采用不同的掃描協(xié)議：對(duì)于基線圖像，即在顯像劑到達(dá)組織器官前，采用全采樣協(xié)議進(jìn)行圖像采集，并通過傳統(tǒng)FBP算法對(duì)基線圖像進(jìn)行重建；對(duì)于動(dòng)態(tài)增強(qiáng)圖像，采用稀疏低劑量掃描協(xié)議進(jìn)行圖像采集。圖像重建過程中，將基線圖像與動(dòng)態(tài)增強(qiáng)圖像的時(shí)變信息同時(shí)結(jié)合在CT重建數(shù)學(xué)模型中，并基于重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行迭代重建。提出算法在實(shí)驗(yàn)中取得了良好的成像效果，有望將臨床動(dòng)態(tài)心肌灌注CT成像的輻射劑量降低到現(xiàn)行劑量的5%以下（圖4）。相關(guān)研究成果發(fā)表在Physics in Medicine and Biology 期刊上（Vol. 66, No. 4: 045012, 2021）。 

       為了去除低劑量CT圖像噪聲和偽影，研究團(tuán)隊(duì)提出將循環(huán)一致性的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到低劑量CT重建領(lǐng)域，并結(jié)合十字交叉（Criss-cross）的self-attention技術(shù)提取更高效的特征信息，進(jìn)而生成分辨率更佳的高質(zhì)量CT圖像（圖5）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出方法具有良好的低劑量CT偽影去除效果。相關(guān)研究成果發(fā)表在IEEE Transactions on Computational Imaging 期刊上（Vol. 6, pp. 1203-1218, 2020）。 

       考慮到劑量的不同導(dǎo)致低劑量CT重建任務(wù)挑戰(zhàn)難度也不同，劑量越低往往導(dǎo)致低劑量CT重建越具有挑戰(zhàn)性。研究團(tuán)隊(duì)提出自適應(yīng)劑量估計(jì)的深度學(xué)習(xí)低劑量CT重建模型，該模型流程主要分為兩個(gè)步驟：第一，根據(jù)輸入的低劑量CT圖像估計(jì)出其相應(yīng)的劑量等級(jí)；第二，結(jié)合估計(jì)出的劑量等級(jí)知識(shí)融合到后續(xù)的低劑量CT重建過程當(dāng)中（圖6）。實(shí)驗(yàn)表明提出的自適應(yīng)劑量估計(jì)模型在噪聲和偽影去除方面相較于其他模型更具有優(yōu)勢(shì)。相關(guān)研究成果發(fā)表在Physics in Medicine and Biology 期刊上（Vol. 66, No. 1: 015005, 2021）。 

       研究團(tuán)隊(duì)的上述工作降低了CT輻射劑量、提高了動(dòng)態(tài)CT的時(shí)間分辨率，期望能推動(dòng)CT臨床影像發(fā)展。目前，相關(guān)成果已申請(qǐng)國內(nèi)外專利。研究工作得到了國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金、面上項(xiàng)目和深圳市科創(chuàng)委杰青項(xiàng)目等的資助。 

圖1 腹部低劑量和正常劑量CT圖像示例 

圖2 提出的融合解剖結(jié)構(gòu)先驗(yàn)知識(shí)的深度學(xué)習(xí)模型 

圖3 融合解剖先驗(yàn)的低劑量CT成像網(wǎng)絡(luò) 

圖4  動(dòng)態(tài)心肌灌注CT成像結(jié)果，(a) PWLS-TV，（b) PICCS，(c) PWLS-ndiSTV，(d) RED-CNN，(e) 提出方法，(f)HDCT 

圖5 提出的循環(huán)一致性生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)框架 

圖6 基于劑量估計(jì)的低劑量CT重建模型 

新聞鏈接：http://www.siat.ac.cn/kyjz2016/202104/t20210425_5996964.html

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