医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用分析

耿敬亭

（宿城区龙河人民医院放射科 江苏 宿迁 223800）

椎间盘突出在临床医院中较为常见，且病情普遍且严重，直接影响患者的正常生活。如果没有及时开始有效的治疗，疾病的进展会导致骨层的恶化和患者病情的恶化。在临床治疗中尽早诊断，制定合理的治疗方案，同时术后疗效评估技术也尤为重要[1]。椎间盘突出患者主要采用内固定手术治疗，术后往往需要评估患者内固定螺钉稳定性、邻近骨质结构，临床主要采用CT技术作为评估手段，但针对金属植入患者来说，常规CT螺旋扫描易在金属植入物周围形成线束硬化伪影，不利于医师观察手术部位邻近结构，因此有必要寻找降低金属伪影的影像学技术。去金属伪影算法（OMAR）是近年来新型去除金属伪影技术，基于线性内插法进行图像重建[2]。基于此，本研究主要针对CT这一医学影像技术的不同算法方式进行对比研究，并针对常规算法和OMAR迭代算法降低金属伪影的临床效果进行深入探讨分析，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2020年11月—2021年6月我院收治的60例腰椎间盘突出症植入螺钉固定患者。根据CT检查诊断方式的不同，分为常规组（30例，行iDose4迭代算法）和研究组（30例，行OMAR迭代算法），将病理检查的结果视为标准。患者及家属对本次研究知情，且自愿参与，并签署知情同意书。患者男性35例，女性25例，年龄30～63岁，平均（48.1±1.7）岁，病程1～3年，平均病程（2.25±0.45）年。两组一般资料比较差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。

1.2 方法

两组均采用CT检查仪[飞利浦(中国)投资有限公司，型号60排高端螺旋CT]对受检者进行临床检查与诊断，调整仪器参数：管电压120 kV、管电流150～350 mAs，准直器128×0.625。两组均采用相同重建参数，调整重建参数：重建层厚设定为1.5 mm，重建层距1.5 mm，重建矩阵512×512，窗宽、窗位分别位1 500、500 HU，并采用标准滤过。再实施不同重建算法，常规组患者使用iDose4迭代算法，研究组实施OMAR迭代算法进行重建，对图像轴位、矢状及冠状位进行重建，并评估重建图像质量。

1.3 观察指标

①对比两组轴位、矢状及冠状位伪影面积：选择轴位、矢状及冠状位图像，选择螺钉显示较多层面测量伪影面积，伪影区域即金属植入物周围信号区域与呈现图像内显示无正常组织的黑色图像区域重叠部位，伪影面积占比计算为该副图像螺钉周围所有伪影面积之和与该副图像面积之比。②对比两组CT信噪比、重建算法噪声（背景噪声、信号强度）：信噪比为图像平均值（信号强度）与局域图像（噪声强度）的方差的极大值，信号强度即图像中患侧腰大肌SD值，噪声强度为图像中空气中CT值。③对比两组图像质量：由两名影像学医师共同评估，分为5个等级，1分表示图像不合格，信号模糊导致医生无法明确辨别主要解剖结构；2分表示图像质量较差，主要解剖结构显示清晰度尚可，但螺钉金属物周围仍存在较多伪影；3分表示图像质量尚可，主要解剖结构显示清晰度较好，螺钉周围存在部分伪影但不影响医师诊断；4分表示图像质量良好，主要解剖结构、金属植入物均可清晰显示，但对于螺钉部分细节观察存在不足；5分表示图像质量优秀，主要解剖结构、金属植入物边缘均可清晰显示，且无明显伪影，螺钉细节观察良好。

1.4 统计学方法

采用SPSS 23.0统计软件进行数据处理。正态分布的计量资料采用均数±标准差（±s）表示，组间比较采用t检验，计数资料用频数和百分比（%）表示，组间比较采用χ2检验。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组轴位、矢状及冠状位伪影面积比较

研究组轴位、矢状及冠状位伪影面积少于常规组，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表 1。

表1 两组轴位、矢状及冠状位伪影面积比较

2.2 两组CT信噪比、重建算法噪声、图像质量比较

研究组CT信噪比、图像质量评分高于常规组，信号强度低于常规组，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表2。

表2 两组CT信噪比、重建算法噪声、图像质量比较（±s）

表2 两组CT信噪比、重建算法噪声、图像质量比较（±s）

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3 讨论

腰椎间盘突出症患者往往需要外科内置金属螺钉手术治疗、固定，防治手术部位再次移位，直至病情完全康复。在术后到完全康复阶段中需要对金属植入物位置固定情况、松动或裂痕，机体内是否引发感染或对病灶邻近组织压迫情况进行全面评估，以便医生及时采取有效措施控制术后不良风险，提高固定手术效果。临床评估检查中，最常用的诊断方法是CT检查。但CT检查过程中对于金属植入物扫描存在严重伪影，导致评估效果不够理想，因此如何去除CT扫描中金属植入物带来的伪影影响，改善CT图像质量已经成为当前研究热点[3-4]。

金属伪影产生原因在于CT扫描过程中由于金属物质高密度特征，导致射线穿过金属时会出现衰减现象，同时由于部分容积效应即光量子不足导致信号丧失，与金属物对应的射线后方投影数据出现缺失，产生不属于机体正常信号的金属伪影，继而降低图像清晰度，甚至对影像学病变、疗效判断产生极大影响。OMAR迭代算法是基于线性内插法，根据每个体素X射线吸收系数经不同数学算法所得结果及相应处理后重建的首检部位断面或立体图像，重新定义并对图像内物质结构进行分分类，同时通过定义的不同组织所对应的投影数据反复比对，重建处理运算，寻找产生金属伪影的投影数据并对原始数据进行删除，循环反复对比，直到有效去除金属像素图像，获得满意重建图像，因此该算法能有效去除伪影对影像学图像检查结果的影响，可将伪影对应投影数据去除，确保所得影像学图像的有效性[5-7]。本研究结果显示，与常规组相比，研究组轴位、矢状及冠状位伪影面积减少，差异有统计学意义（P＜0.05）。与常规组相比，研究组CT信噪比、图像质量评分明显更高，且信号强度更低，差异有统计学意义（P＜0.05）。其原因子在于OMAR可以通过滤波反投影法阈值分割出金属图像，反复比对因穿过金属后被损坏的投影，舍弃原始沿金属轨迹投影，对其内插数据替换，继而减少伪影面积，继而显著改善信号强度及信噪比，继而优化图像质量。此外该技术仅针对金属像素而对非金属图像影响不大，因此不会影响到图像原本质量。

综上所述，OMAR应用于锥体固定术CT检查中有较高临床应用价值，OMAR迭代算法方式可以减少CT伪影面积，降低信号强度，提高图像质量及信噪比，对医学影像技术发展有重要意义。