iDOSE星光平台荟萃低剂量时代CT重建技术的发展历程

　近十年来，关于CT重建算法的研究非常活跃，科研人员和工程技术人员投入巨大的精力，致力于优化图像重建计算性能，以及在CT成像重要影响因子的平衡。这期间，涌现出了很多新颖的解析图像重建算法（Analytic Reconstruction）和图像迭代重建法（Iterative Reconstruction）。这些新算法不仅提高了CT的空间分辨率、密度分辨率与时间分辨率，同时也降低了成像所需剂量，减少了图像伪影。简短的回顾这一领域的动态，或许有助于我们把握目前CT技术进展的前沿和方向。

　　正如大家所了解，锥形线束CT（Cone-Beam CT）不仅为我们提供了快速的容积采集，同时也显著提高了长轴方向上的分辨率。而这一突破得益于Katsevich提出的精确滤波反投影(Filtered Back Projection ,FBP)方程式。随其之后，Feldkamp等人将近似锥形束滤波反投影法进一步推向了实用和完善阶段。直至今日之前，滤波反投影方法占据了CT图像重建的主流，得到广泛的应用。

　　而随着临床诊疗的发展，CT临床应用的广度和深度都日渐达到了前所未有的高度。在新的医疗发展形势背景下，业界对CT使用的安全性考虑与图像质量均有了新的、更高的要求。但由于采用滤波反投影法，重建图像的投影数据被假设为免除噪声干扰的；然而实际上，噪声作为投影数据与生俱来的特性是始终存在的，尤其是在低剂量扫描的情况下更是如此。这便成为了滤波反投影法在新时期难以克服的致命弱点。因此，滤波反投影法此时所暴露出的不足，便成为了阻碍了其发展步伐的绊脚石。客观需求的变化，也为另一种新的思路提供了演进的核心原动力——CT图像迭代重建法。

　　对于致力于CT发展的专业人士而言，图像迭代重建并不陌生。众所周知，它可以很好地处理电子噪声或是其它物理因素所导致的图像伪影，从而保证图像的信息，降低检查时的射线剂量。Housfeild就是图像迭代法的使用者。但是，由于迭代重建庞大的运算量和高昂的计算成本，使得迭代重建一度沉寂。如今，计算机技术的跨越式发展，不仅让迭代图像重建凯旋而来，更是距离实际的应用越来越近。

　　图像迭代重建法大致可分为两类：一是全程迭代法，二是局部迭代。全程迭代法使CT重建从投影数据的采集方式到图像重建过程，均经历了革命性的变化，较之Housfeild时代，图像的计算时间和图像质量已然不可同日而语，但是其计算量依然庞大，依然无法满足临床诊疗要求；而局部迭代法，是在解析法的基础上采用迭代方法实现对正弦图的恢复，由于其计算量较少，且能实现低剂量条件下的图像重建，同时保持的图像质量，因此这种优异的特性使之获得了广泛的关注。

　　生恰逢时，正是对飞利浦iDOSE开发环境的好描述。在图像迭代重建法正是风生水起的技术环境下，在对低剂量的呼声一浪高过一浪的学术环境下，iDOSE以其惊人的降低剂量的能力和优异的图像质量，在RSNA盛装出现，为与会者描绘了CT发展的新希望和新方向。

　　比起传统的迭代算法，iDOSE的重建算法突破采用了双模型迭代重建（图1）——解剖模型和噪声模型：不仅噪声模型可以将滤波反投影法难以处置的系统噪声进行数学建模和处理；同时解剖模型还可保证快速运算的实施，是确保解剖细节信息的基础。

　　实验室数据显示，较之滤波反投影方法，iDOSE的计算量增加了240倍。然而，显然传统的计算平台已经无法满足如此计算量的需求。为此，飞利浦RapidView IR重建平台提供了新一代图像重建的强大能力。RapidView IR具备海量高密度并行计算能力，在超高性能、多核心计算机芯片的支持下，能实现高速迭代重建，其迭代重建速度达到20幅/秒，而滤波反投影重建速度达到50幅/秒。该平台的出现，将飞利浦医疗在该领域内的领先性能推向了新的高度。

　　前期临床统计显示，iDOSE可以显著降低常规检查和灌注功能检查所需的剂量水平；在同等的剂量水平下，iDOSE可以显著降低噪声对图像质量的影响。在国内，目前iDOSE重建技术已在中国医科大学盛京医院、复旦大学华山医院、广东省医学影像研究所等医疗机构展开了临床应用。反馈结果得知，基于iDOSE平台的优异图像质量和对射线剂量降低的能力让人印象深刻，在保证图像质量的情况下，iDOSE高可以达到80%的剂量降低能力。

　　从2009年面世至今，iDOSE的技术能量随着临床反馈的好评不断升温，它不仅综合了CT重建技术发展的轨迹，同时在低剂量时代到来之时，其灿烂的应用前景以及本身涵盖的科研意义也为CT发展翻开了新的篇章！