Investigative Radiology：实现CT造影剂的“减价不减量”！

碘基造影剂（CM）是计算机断层扫描（CT）诊断中产生血管和软组织对比度的一个重要组成部分。然而CM不良反应种类繁多，包括过敏和类过敏反应、诱发甲状腺功能亢进症和剂量依赖性造影剂诱发的急性肾损伤。

现阶段，临床上开发了多项技术以减少造影剂用量，重点是在减少造影剂用量的同时保留造影剂与噪声比（CNR）等图像质量参数。对比度可以通过调整注射方案参数（如CM和盐水注射速度）和调整CT扫描参数（如X射线管电压）来改变。最近，在人工智能方面的技术进步的背景下，可使用生成对抗网络（GAN）进行优化的虚拟对比度增强。在造影剂增强磁共振成像（MRI）的情况下，使用分割剂量的方法检测晚期造影剂阶段的脑转移，显示出高达90%的减少。然而迄今为止，还没有研究通过优化CT或MRI的虚拟造影剂增强来减少动态检查中多个CM阶段血管和实质的造影剂用量。

近日，发表在Investigative Radiology杂志的一项研究建立和验证了肝脏动态CT的优化虚拟对比度增强，在实验动物模型中使用GAN对真正的低CM和正常CM数据进行了评估，为在保证图像质量的同时进一步减少造影剂的使用提供了参考。

本研究使用20只健康的哥廷根迷你猪在3个不同的场合进行了低（低CM，105μL/kg）和正常（正常CM，350μL/kg）造影剂剂量的腹部低千伏CT（90kV）扫描，共120次检查。这些检查包括动脉早期、动脉晚期、门静脉和静脉期阶段。由于检查不完整，一只动物不得不被排除。19只动物中的3只被随机选择并用于验证（18项研究）。随后，用剩下的16只动物（96次检查）对GAN进行了图像到图像的转换，即从低CM到正常CM（虚拟CM）。为了验证，在腹主动脉、下腔静脉、门静脉、肝实质和自体背部肌肉中进行感兴趣区域测量，并计算对比度-噪声比（CNR）。此外，正常CM和虚拟CM的数据以视觉图灵测试的方式呈现给3位放射科医生。一方面，他们必须决定哪些图像是来自正常的检查。另一方面，他们必须评估这两张图像是否符合病理。 

平均血管CNR（低CM 6.9 ± 7.0 vs 虚拟CM 28.7 ± 23.8，P < 0.0001）和实质（低CM 1.5 ± 0.7 vs 虚拟CM 3.8 ± 2.0，P < 0. 0001）CNR通过基于GAN的对比度增强在所有对比度阶段明显增加，与正常CM检查没有明显差异（血管：虚拟CM 28.7 ± 23.8 vs 正常CM 34.2 ± 28.8；实质：虚拟CM 3.8 ± 2.0 vs 正常CM 3.7 ± 2.6）。在视觉图灵测试中，放射科医生报告说，在96.5%的检查中，来自正常CM和虚拟CM的图像在中位数上是一致的。此外，在91%的病例中，检查者有可能将正常中医的数据识别为这样。 

图 动脉早期（左上）、动脉晚期（左下）、门静脉（右上）和静脉（右下）造影剂阶段的低CM、虚拟CM和正常CM图像的例子。CM，造影剂

本项研究表明，使用基于GAN的多期肝脏CT增强扫描检查可在保证图像质量的前提下可以减少70%所需的造影剂量。

原文出处：

Johannes Haubold,Gregor Jost,Jens Matthias Theysohn,et al.Contrast Media Reduction in Computed Tomography With Deep Learning Using a Generative Adversarial Network in an Experimental Animal Study.DOI:10.1097/RLI.0000000000000875