CT 重建算法和显示窗设置影响肺实性结节检出和测量的研究

程燕南，李贤军，李新雨，李剑颖，曹 乐，孙精涛，杨 健，郭建新

（1. 西安交通大学第一附属医院医学影像科，陕西西安 710061；2. 通用电气公司CT 研发中心，北京 100176）

肺癌仍然是世界范围内与癌症死亡相关的最常见原因[1]。研究表明，I 期肺癌的5 年平均生存率高达70%[2]。肺结节作为早期肺癌的常见表现，对肺癌的早期发现和诊断具有重要意义。随着多排探测器计算机断层扫描（computed tomography, CT）的发展，低剂量CT 在肺结节检出以及良、恶性判别中发挥了重要作用[3-4]。肺结节大小可以为疾病的诊断、分期和治疗提供生物标记[5]。因此，结节检出和测量准确性对肺癌筛查有重要意义。

根据Fleischner Society 对于肺结节诊断和测量的最新建议[6]，可以使用直径测量或体积估计来评估肺结节的大小和生长。此外，部分研究证明，结节CT 值在评估结节生长、区分肿瘤亚型、评估进展和预后方面有重要意义[7-8]。另外，Fleischner Society 建议在肺窗上进行结节测量[9-10]。但在肺窗和纵隔窗同时进行结节直径和CT 值测量的研究尚少。既往研究表明，不同的重建算法可能会影响结节的体积评估，并且其直径测量值可能会在不同阅片医师间存在差异[11-15]。因此，本研究旨在评价重建算法和窗设置对肺实性结节检出和测量的影响，以及在上述条件下肺结节测量值的可重复性和变异度。

1 资料与方法

1.1 研究对象

回顾性纳入2017 年12 月至2018 年1 月间于西安交通大学第一附属医院接受胸部低剂量CT 筛查扫描的957 例患者。排除标准：①结节最大直径大于15 mm；②钙化及部分钙化结节；③磨玻璃结节；④因存在呼吸伪影致图像质量不佳者。最终有49 例患者符合入组标准。本研究获得了西安交通大学第一附属医院伦理委员会的批准，且无需患者签署书面知情同意。

1.2 图像采集与重建

所有患者均在256 排CT 扫描仪（Revolution CT，GE，Waukesha, WI 美国）上进行非增强胸部低剂量CT 扫描，扫描范围为肺尖到横膈下部。参数如下：管电压120 kVp，管电流采用SmartmA 技术，噪声指数（noise index, NI）16，螺距0.992。图像采集完成后分别用肺（lung）、骨（bone）、胸部（chest）、细节（detail）和标准（standard）算法（即肺算法、骨算法、胸部算法、细节算法、标准算法共5 种重建算法）重建原始数据，层厚1.25 mm，迭代算法为权重60% 的自适应统计迭代重建技术（adaptive statistical iterative reconstruction-V, ASIR-V）。将重建后的图像传输到AW4.7 工作站（GE Healthcare，Waukesha, WI，美国）进行数据测量分析。

1.3 肺结节的检出和测量

结节在CT 轴位图像上进行识别。记录结节数量并测量大小，按结节直径（肺窗上5 种重建算法结节直径的平均值）分为微结节（＜4 mm）和结节（4～6 mm；＞6 mm）。由于不同直径结节的随访时间不同，需进一步根据结节直径评价重建算法对结节检出和测量的影响[11]。

两名放射科医师（分别有3 年和5 年的胸部影像诊断经验）在对重建算法不知情的情况下，评估以上5 组图像。为了减少偏倚，5 种重建算法图像随机排序，评估过程中，阅片医师可以在重建算法间切换。前后两次评估的时间间隔为1 周。在结节显示的最大轴向层面，两名放射科医师进行长径和短径测量：首先在显示窗上找到结节的中心层面，将其放大到最大倍数然后测量长径和短径。为方便计算，将上述长、短径的平均值用于最终分析。通过手动勾画椭圆形的感兴趣区测量肺结节CT 值（单位，HU），感兴趣区至少包含实性结节的1/2～2/3。以上测量分别在肺窗和纵隔窗上完成。另外，每位医师需对肺结节直径和CT 值连续进行3 次测量，用于计算变异度。

1.4 可重复性和变异度的评估

通过使用相对平均偏差（relative average deviation, RAD）描述结节直径和CT 值3 次测量间的变异度（可靠性），即该组值的平均偏差除以其平均值。使用Bland-Altman 图评估两位阅片医师对结节直径和CT 值测量的一致性（可重复性）。

1.5 统计学分析

使用SPSS 19.0 软件（IBM Corp.，Armonk，NY，美国）进行统计分析。连续变量表示为平均值±标准差，各种重建算法间结节直径和CT 值差异的比较采用重复测量方差分析（Bonferroni校正）和非参数检验，其中正态性检验基于Shapiro-Wilk 方法进行。分类变量表示为率或构成比，不同重建算法间的检出率的比较采用卡方检验。双尾P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 人口学资料

49 例 患 者 中，男 性44 例，女 性5 例，年 龄 范 围48～84 岁，平均年龄（65.1±8.0）岁。平均身高和体质量分别为（172.0±5.7）cm 和（72.0±10.8）kg。

2.2 结节分布

肺窗上共检出77 个肺实性结节。其中，右上叶17个结节，右中叶15 个结节，右下叶10 个结节，左上叶和左下叶分别是20 个和15 个结节。直径＜4 mm 的结节有21 个，4～6 mm 的 结 节 有35 个，≥6 mm 有21 个结节。

2.3 结节检出和测量

两位医师均在肺窗上检出所有结节，并且不同重建算法间结节检出数量无统计学差异。而在纵隔窗上不同重建算法间结节检出数量存在统计学差异（P=0.001，检出率75.3%～98.7%），其中肺算法结节检出率最高（图1）。进一步对结节直径分类后发现，不同重建算法仅影响纵隔窗上6 mm 以下结节的检出率，并且肺算法可显著提高6 mm 以下结节的检出率（图2）。

图1 肺窗和纵隔窗对肺实性结节的检出情况Fig.1 Detection of pulmonary solid nodules among different reconstruction kernels on the lung-window and the mediastinal-window

图2 纵隔窗中不同重建算法间肺实性结节的检出率差异Fig. 2 Differences in the detection rate of pulmonary solid nodules among different reconstruction kernels on the mediastinal-window

肺窗上不同重建算法间结节直径测量值差异无统计学意义（P＞0.05），而纵隔窗上不同重建算法间结节直径测量值差异有统计学意义（P＜0.001）。Bonferroni 校正后发现该差异是由肺重建算法引起的（表1、表2，图3）。无论是肺窗还是纵隔窗上，结节的CT 测量值在不同重建算法间均存在统计学差异（P＜0.001）。校正后发现该差异仍是肺重建算法引起（表1、表2）。另外，不同重建算法上，肺窗上结节的直径均大于纵隔窗，而纵隔窗上结节的CT 值均大于肺窗。

图3 不同重建算法下肺实性结节在肺窗(A)和纵隔窗上(B)的显示Fig. 3 Pulmonary solid nodules on axial CT images on (A) lung-window and (B) mediastinal-window among different reconstruction kernels

表2 不同直径的肺实性结节直径和CT 值的测量结果Tab. 2 Size and CT value measurement of different sizes of pulmonary solid nodules

2.4 可重复性和变异度情况

肺窗上的结节直径测量的变异度在不同重建算法间无显著差异，而纵隔窗上结节直径测量变异度在不同重建算法间差异有统计学意义（P=0.004）。结节CT 值测量变异度在不同重建算法间无统计学差异（纵隔窗上P=0.201；肺窗上P=0.163，表3），且结节CT 值测量变异度在纵隔窗小于肺窗。结节直径和CT 值测量在两位阅片医师间的一致性良好，其中肺窗和纵隔窗上结节直径测量的平均偏差相似，而结节CT 值测量的平均偏差在纵隔窗上小于肺窗（图4）。

图4 在不同窗设置及重建算法下两名阅片医师对肺实性结节直径和CT 值测量的一致性分析Bland-Altman 散点图Fig. 4 Bland-Altman scatterplots showing the consistency in pulmonary solid nodules diameter and CT value measurements of two readers under different window settings and reconstruction kernels

表3 肺窗和纵隔窗设置下的不同重建算法中肺实性结节直径和CT 值测量的变异度Tab.3 Variability of pulmonary solid nodule diameter and CT value measurement among different reconstruction kernels and window settings （%）

3 讨 论

本研究评价CT 不同重建算法和窗设置对肺实性结节检出和测量的影响，以及在不同重建算法和窗设置下肺实性结节测量的可重复性和变异度。结果表明，肺窗和肺算法条件下，实性结节检出率更高，尤其有助于6 mm 以下结节的检出。从结节测量的稳定性（变异度）和可重复性（一致性）角度上说，对结节直径和CT 值的测量建议分别采用肺窗和纵隔窗。

变量以相对平均偏差表示。

重建算法不仅可以通过抑制或强化特定范围的空间频率来影响图像的物理特性和视觉外观，还会影响病变的检出和准确性[16-17]。JUDY等[18]发现，平滑算法可提高图像对于病变的检出能力，EBNER 等[19-20]指出，微剂量CT 结合软组织算法（有效剂量与X 线摄影相当）可提高实性结节和磨玻璃结节的检出灵敏度；HE 等[21]也发现，相比于肺算法，标准算法得出的影像学特征对疾病的诊断能力更高。与既往研究不同之处在于，本研究尚未发现肺窗上不同重建算法对肺结节检出率有影响。而这与LIU 等[22]研究一致，即CT 图像重建方法对肺结节检出无影响。然而，纵隔窗上不同重建算法影响结节检出率，且肺算法下结节检出率最佳，与HWANG 等[23]的发现一致。

对重建算法是否影响图像定量分析如直径或CT 值测量，目前尚存有争议。例如，KO 等[15]发现，高频重建算法可更准确地量化肺结节；而HONDA等[24]发现，高频重建算法得到的肺容积大于低频算法；RAVENEL 等[13]证明不同重建算法对模体肺结节体积的自动测量无影响。本研究也未观察到重建算法对于肺窗结节直径测量的影响。但纵隔窗上重建算法会显著影响结节直径测量，可能与结节密度或算法本身有关。另外，除了肺算法外，其余重建算法均不影响肺结节CT 值测量，这与Fleischner Society 的建议一致，他们认为除锐利算法外，其余窗设置不影响结节CT 值测量。因此，推荐在采用平滑算法重建的图像上进行CT 值测量。

关于窗设置对肺结节大小影响的研究主要集中在亚实性结节上，并且多数研究通过肺窗评估结节测量的准确性。这是因为当使用软组织窗时，低衰减（毛玻璃）成分会明显减少[9,25]。而本研究重点关注实性结节，结果发现，实性结节直径在肺窗上大于纵隔窗，可能是肺窗比软组织窗在测量软组织密度结节方面更准确[26]。另外，Fleischner Society 专家建议采用肺窗和锐利算法测量亚实性结节的实性成分，本研究结果也支持该观点。

关于CT 窗设置是否会影响肺结节CT 值测量的研究相对较少。本研究发现，无论肺窗还是纵隔窗上，除肺算法外，其余算法测得的结节CT 值均无差异。此外，结节CT 值在肺窗上低于纵隔窗，可能是由于肺窗上的部分容积效应导致结节勾画的感兴趣区内混入周围肺组织。这些发现对于肺结节的预后和治疗是否有意义尚需要进一步验证。

与纵隔窗相比，肺窗上不同重建算法并不影响肺结节直径测量变异度，且测量可靠性更高。因此，建议在肺窗上进行结节直径测量。此外，重建算法也不影响CT 值测量的变异度，并且纵隔窗上结节CT 值测量的变异度更小。因此，建议在纵隔窗上进行结节CT 值 测 量，这 与Fleischner Society 的 建 议 一 致[6]。不同重建算法间结节测量的可重复性和变异性可作为选择胸部CT 特定重建设置的参考，尤其在肺癌筛查中。本研究发现，肺窗和纵隔窗上，结节直径测量的平均偏差在两名阅片医师间相似，表明不同窗设置下结节直径测量的一致性均较好，与YOO 等[10]的发现一致。然而，结节的CT 值测量平均偏差在纵隔窗上较低，表明纵隔窗上CT 值测量的可重复性更高，可能与纵隔窗上结节边界清晰有关。

但本研究尚有局限性。一方面，纳入结节仅为实性结节，因此结论外推尚需谨慎；另一方面，本研究侧重于结节检出而非评估诊断准确性，因此未评估潜在的假阳性率。另外，结节存在与否仅取决于两位放射科阅片医生的共同判断，且由于本研究是回顾性研究，所有患者均未获得病理结果。尽管人工测量存在误差，本研究从临床应用角度系统阐述了重建算法和窗设置对于肺实性结节检出和测量的影响，未来希望可以在大样本人群中进一步验证。

综上，肺窗和肺算法可提高6 mm 以下实性结节的检出率。然而结节的CT 值测量应尽可能避免使用肺算法。结节直径和CT 值测量建议分别采用肺窗和纵隔窗。以上结果表明，在肺结节的临床诊断中，合理选择重建算法和窗设置，可以最大程度地提高肺结节检出率和测量的准确性。