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統計學(xué)方法在CT低對比度分辨力自動(dòng)檢測中的應用
作者：余曉鍔，占杰，李萍，李嬋娟【關(guān)鍵詞】 低對比度分辨力；統計學(xué)方法；體模;CT
Application of statistical method in automatic measurement of CT low contrast resolution
【Abstract】 AIM: To measure low contrast resolution with statistical method. METHODS: The Catphan phantom and selfprepared experimental phantom were used to measure low contrast resolution based on the analyzing of measurement principle. RESULTS: The result of subjective method was basically consistent with that of the objective method. CONCLUSION: It is feasible to do the automatic measurement for CT low contrast resolution using selfprepared experimental phantom.
【Keywords】 low contrast resolution；statistical method；phantom;CT
【摘要】 目的: 利用統計學(xué)方法測量CT低對比度分辨力. 方法：闡述了測試原理，采用Catphan體模和自制體模對CT低對比度分辨力進(jìn)行了測量. 結果:主觀(guān)法和客觀(guān)法測試結果相近. 結論: 可以用自制體模采用統計學(xué)方法對CT的低對比度分辨力進(jìn)行自動(dòng)測量.
【關(guān)鍵詞】 低對比度分辨力；統計學(xué)方法；體模;CT
【中圖號】 R181.22
0引言
CT機的低對比度分辨力（LCR）一般采用標準低分體模來(lái)測量，通過(guò)視覺(jué)觀(guān)察確定其分辨力大小. 這種方法直觀(guān)方便，國際上廣為應用. 但不足之處在于讀數不連續，肉眼觀(guān)察主觀(guān)性較大. 這種對圖像的主觀(guān)評價(jià)就像對偽影的判斷一樣，它不可能精確的表示系統的對比度分辨力. 而且市場(chǎng)上不同的檢測體模對同一系統會(huì )產(chǎn)生不同的評價(jià)結果，這是因為這些結果在一定程度上依賴(lài)于能譜和體模材料的溫度，因此需要對低對比度測量進(jìn)行標準化［1-3］. 我們借助統計學(xué)上的方法來(lái)分析均勻層上的數據從而得到低分的結果，具有的明顯優(yōu)點(diǎn)有：對體模的要求低，容易實(shí)現，擺放和定位容易，測量結果具有客觀(guān)性且定量嚴格.
1材料和方法
1.1材料采用了一種統計學(xué)的方法，基于的原理是：如果我們在同樣的條件下測量多個(gè)同樣大小的低對比度物體的值，則這些隨機變化的值也符合高斯分布. 同樣的，多個(gè)與低對比度物體同樣大小的感興趣區域（ROI）上的背景CT值也符合高斯分布，并且與之具有相同的方差（圖1），因為低對比度物體和背景是在相同的條件下掃描的，它們是一次掃描的結果，而且它們之間的衰減系數的差異非常小，這兩個(gè)分布之間唯一的不同只在于它們的期望值. 如果我們采用兩個(gè)分布之間的中點(diǎn)作為能將低分物質(zhì)從背景中區別出來(lái)的域值，當兩個(gè)分布的均值差異為3.29 σμ時(shí)，假陽(yáng)性為5％（背景分布曲線(xiàn)下超過(guò)域值的部分），其中σμ為分布的標準差；同理，假陰性也是5％（低分物體的分布曲線(xiàn)下低于域值的部分）. 當然，如果采用更高的置信度，兩組分布的均值必須相差更大. 受檢設備為GE Lightspeed16；檢測模塊為CATPHAN體模的低分模塊 CTP528（模塊1）和自制均勻水模（模塊2）.
圖1統計學(xué)方法測CT低對比度分辨力的原理（水模的圖像中心被劃分為若干個(gè)ROI）（略）
1.2方法通過(guò)前面的分析，低對比度分辨力可以通過(guò)計算機的分析得到，首先要在一定的劑量水平上掃描一個(gè)均勻水模（選擇合適的管電壓，管電流，層厚，掃描時(shí)間等. 表1）. 然后重建體模，將重建圖像的中心區域分為許多個(gè)小格子，格子的大小與感興趣的低分物體的大小相同，取得每個(gè)格子中的CT均值（例如圖中有49個(gè)均值）. 然后計算出這些值的標準差σμ，基于我們前面的討論，這些低對比度物體的對比度應該大于3.29 σμ才能以95％的置信度從背景中被區分出來(lái). 這種分析方法可以重復進(jìn)行以檢驗不同大小物體的對比度水平.
表1實(shí)驗掃描條件(標準算法)（略）
2結果
改變層厚，kVp，mAs等參數測量模塊，得到圖像，用matlab程序計算得到結果. 要分辨與方格大小相同的目標物質(zhì)時(shí)，可將所需要的CT值差異換成對比度，即乘以1‰就可與Catphan比照，如直徑2 mm的目標物質(zhì)需要5.5672×1‰，即0.55672%以上的對比度才能分辨，而直徑3 mm的目標物質(zhì)需要0.36817%以上的對比度才能分辨. 得出的結果與Catphan的結果基本吻合（表2）.
表2自制均勻模塊的各直徑大小的目標物質(zhì)的低對比度測量結果（略）
3討論
3.1測試方法分析由于噪聲是影響CT中LCR最直接、最密切相關(guān)的因素，噪聲的增大或減小，必然同時(shí)引起CT中LCR的增大或減小，所以可以借助噪聲來(lái)分析CT機LCR的影響因素，IEC的CT標準就規定只測噪聲，不測低對比度分辨力. 如果用噪聲來(lái)衡量LCR，則只用簡(jiǎn)單的測量工具就能得到結果，不會(huì )有人為的誤差，但其不足之處在于不符合低對比度分辨力的定義，噪聲與低分之間的具體數據難以對應起來(lái)［3-4］. 傳統的CT低對比度測試都是通過(guò)掃描標準體模得到的，需要在特定的掃描條件（kVp，mAs，層厚等）和重建算法下進(jìn)行，并且需要多次掃描，通過(guò)人眼的
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