由于不同的供应商、不同年代的扫描仪、不同的软件版本、不同的成像技术和不同的重建方法对临床CT图像的特性差异很大，因此影响了CT图像的诊断质量，而且随着CT技术的发展，差异可能会进一步增加。鉴于这种情况，确保CT图像的准确及客观的评估意义重大。

已有研究表明，背景结构会影响射线的可探测性以及剂量对图像质量影响的结论。其次在一项CT研究中，背景纹理也被证实会影响可检测性和迭代重建算法的剂量降低潜力。为了更好地了解在临床成像中使用统一模型进行CT评估的有效性，最好能够评价这种评估与在具有完整解剖细节的模型中获得的CT图像之间的关系。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究评估了解剖背景结构对基于任务的CT图像质量评估的影响，并与均匀的模型背景相比较，为更加规范化的CT技术的应用及图像质量的保证提供了数据支持，并为进一步的大数据的采集铺平了道路。

本研究探讨了两种形状相同的颈部模型：一种是包含10毫米病变的均匀模型，与周围组织的对比度为4、9、18、30和38HU；另一种是包含相同大小和位置的病变的真实解剖学模型，对比度为10、18、30和38HU。在两个剂量水平（CTDIvol为1.4和5.6 mGy）下获取模型图像，并使用滤波背投（FBP）和自适应迭代剂量降低三维（AIDR 3D）进行重建。由七位放射科医生在一个四选一的强制选择实验中评估了检测准确性。 

在所有病变对比度下，解剖模型结构都会影响病变的检测（P < 0.01）。在30HU对比度下，解剖模型的可探测性与均匀图像的9HU对比度相似（91.1% vs. 89.5%）。在统一的FBP图像中，检测准确性从5.6 mGy时的83.6%下降到1.4 mGy时的55.4%（p < 0.001），而AIDR 3D在1.4 mGy时保持了检测性（80.7% vs. 5.6 mGy时的85%，p = 0.375），并优于FBP（p < 0.001）。在评估解剖图像时，AIDR 3D的优越性没有得到证实，剂量的减少在一定程度上影响了病变的探测性（FBP为74.6% vs. 68.2%，p = 0.027；AIDR 3D为81.1% vs. 73%，p = 0.018）。 

图 在1.4和5.6mGy下获得的均匀和解剖模型图像，使用滤波背投（FBP）和自适应迭代剂量降低3D（AIDR 3D）进行重建。

统一的模型与病人不同，为评估CT系统提供了一个理想化的环境。本研究表明，均匀模型中CT图像的病变对比度低于临床相关的对比度，并证实了解剖模型结构对CT性能的评估和合理剂量选择的影响。

原文出处：

Juliane Conzelmann,Ulrich Genske,Arthur Emig,et al.Comparison of low-contrast detectability between uniform and anatomically realistic phantoms-influences on CT image quality assessment.DOI:10.1007/s00330-021-08248-3