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第一部分基于低剂量CT筛查的肺气肿定量分析1.1肺气肿CT定量评估在CT主观评价正常人群中的初步应用【目的】探讨肺气肿CT定量评估在CT主观评价正常人群中的应用价值,并比较不同分组的肺气肿定量参数的差异。【材料与方法】收集在低剂量CT筛查中主观评价正常的1231例志愿者,设定吸气末CT值<-950HU为肺气肿区域,计算总肺容积(TLV)、总肺气肿容积(TEV)、肺气肿指数(EI)和第15百分位数肺密度(PD15)。将EI≥5%定义为存在肺气肿,根据性别和年龄进行分组,统计不同分组的肺气肿检出率,并比较不同组别肺气肿定量分析的差异,。【结果】在1231例志愿者中,共发现肺气肿102例,检出率为8.29%,其中男性76例,占比9.93%,女性26例,占比5.58%。对于定量分析,男女分组中TLV、TEV、EI及PD15等各定量指标总体均存在明显统计学差异(P<0.001),男性的TLV、TEV和EI高于女性,PD15低于女性。年龄分组中,各组TLV、PD15总体间无明显差异(P>0.05),D组(≥60y)的TEV高于B(40-49岁)、C(50-59岁)两组(P<0.05),但和A组(<40岁)无明显差异(P>0.05),D组的EI高于A、B、C三组(P<0.05)。在构成特征上,肺气肿组的男性、吸烟者和二手烟者的比例及吸烟人群的包年史均高于非肺气肿组。【结论】对CT主观评价正常的人群,肺气肿定量分析具有较高的临床应用价值。男性及年龄≥60岁人群的肺气肿程度更高,建议对60岁以上人群,尤其男性,常规进行肺气肿定量分析。1.2基于CT定量评估的肺气肿危险因素的Logistic回归分析【目的】对基于CT定量评估的肺气肿的危险因素进行logistic回归分析,为评估肺气肿现状及采取相应预防措施提供理论依据。【材料与方法】对参与低剂量CT筛查并完成问卷调查的1175例志愿者进行肺气肿定量评估,并利用非条件logistic回归对肺气肿的危险因素进行分析。【结果】回归分析结果表明重度吸烟(≥30包年)、二手烟暴露和慢性支气管炎病史为本研究中肺气肿发生的主要危险因素,而性别和年龄(≥60岁)在一定程度上也影响肺气肿的发生。【结论】根据危险因素分析结果,对重点检测人群采取有效干预措施,可以降低肺气肿的发病率及危害程度。第二部分全模型迭代重建技术的肺容积定量研究2.1低剂量条件下全模型迭代重建技术的肺容积定量研究【目的】探讨低剂量条件下全模型迭代重建法(IMR)、混合迭代重建法(i Dose4)和滤波反投影法(FBP)三种重建技术对肺容积定量测量的影响,并比较不同重建方法的图像噪声大小。【材料和方法】应用飞利浦256层CT对70名体检者行低剂量胸部CT扫描,原始数据分别用IMR(算法:Routine、Sharp Plus、Soft Tissue,等级:1~3,共9种)、i Dose4以及FBP技术进行重建。设定吸气末CT值<-950HU的区域为肺气肿区,分别计算各组的总肺容积(total lung volume,TLV)、总肺气肿容积(total emphysema volume,TEV)、肺气肿指数(emphysema index,EI)以及客观图像噪声(objective image noise,OIN),并比较各组的差异。【结果】肺容积定量参数中,除TLV各组间定量结果无明显统计学差异外(P=1.000),TEV、EI组间均具有明显统计学差异(P<0.001)。IMR中Sharp Plus算法(等级1~3)所测定的TEV、EI高于其余组别。对于噪声,IMR中的Sharp Plus算法水平1(IMR-S-L1)的OIN最高,其次为FBP,i Dose4算法的OIN低于Sharp Plus但高于Routine和Soft Tissue算法。【结论】在低剂量条件下,IMR的Sharp Plus算法会影响肺容积参数的测定,图像噪声大,因此不推荐使用Sharp Plus算法进行肺容积定量分析,Routine算法与Soft Tissue算法均不影响肺容积参数测定,且较FBP和i Dose4能明显降低图像噪声。2.2超低剂量条件下IMR技术对肺容积定量评估及胸部CT图像质量的影响【目的】探讨在超低剂量条件下全模型迭代重建技术(IMR)对肺容积定量评估及胸部CT图像质量的影响。【材料和方法】收集31例行胸部CT检查的体检者,分别用低剂量(120k Vp,50m As)和超低剂量(120k Vp,10m As)条件进行扫描,低剂量组作为对照组用FBP进行重建,超低剂量组分别用FBP、i Dose4以及IMR的Routine和Soft Tissue算法(均为等级1)进行重建,对重建后图像进行肺容积定量参数和客观噪声值的测量,并用5分法对不同重建方式的主观图像质量进行主观评分。用统计学方法比较各组定量指标、客观图像噪声及主观评分间的差异。【结果】超低剂量条件下,和对照组相比,FBP法容积定量测量的准确性受到较大影响,IMR的Soft Tissue算法也受到一定影响,i Dose4和Routine算法均能保证定量结果的准确性。客观噪声方面,FBP-ULD组最高,和其相比,i Dose4-ULD组、IMR-R1-ULD组和IMR-ST1-ULD组噪声分别减少29.3%、55.4%和70.1%,而和i Dose4-ULD组相比,IMR-R1-ULD组和IMR-ST1-ULD组噪声分别减少36.9%和57.7%。主观评价方面,对照组(FBP-LD组)的主观图像质量最高,其次为IMR-R1-ULD组和IMR-ST1-ULD组,3者间均无统计学差异(P=1.000),FBP-ULD组最低,和其余组别均存在明显统计学差异(P均<0.001),i Dose4-ULD组高于FBP-ULD但低于FBP-LD和IMR-R1-ULD两组(P均<0.01),但和IMR-ST1-ULD组无明显差异(P=0.220)。斑污现象只存在IMR组别中,Soft Tissue组较Routine组明显,且两组间存在明显差异(P<0.001),但斑污现象并不明显影响图像的整体质量。【结论】在超低剂量条件下,推荐使用IMR的Routine算法进行肺容积定量分析,既能保证定量结果的准确,又能更好地降低图像噪声,提高图像质量。