CT and MRI Findings of Multiple Infarcted Regenerative Nodules in Liver Cirrhosis after Variceal Hemorrhage
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摘要: 目的：探讨肝硬化患者静脉曲张出血后多发再生结节梗死的CT和MRI表现。方法：共收集21例诊断为肝硬化患者静脉曲张出血后多发再生结节梗死的患者纳入本研究，其中男13例，女8例，检查采用3.0T MR扫描仪或256排螺旋CT，所有病例均行动态增强扫描，分析病变的强化模式、信号强度、形状、数量、大小、边缘、位置和分布。结果：在CT或MRI成像中，3例患者病灶在10个及以下，19例患者病灶在10个以上；肝脏病灶直径3～26 mm；大部分病灶为圆形结节、呈簇状聚集分布；病灶主要分布于肝包膜下区域；CT和MRI动态增强后，大部分结节未见明显强化；少数可以有边缘强化；在T1WI所有病灶呈等信号或稍低信号；在T2WI大部分病变为边界限清晰的高信号；CT和MRI随访13例患者病灶消失，8例患者病灶缩小或明显减少。结论：CT和MRI可显示肝硬化静脉曲张出血后再生结节梗死的影像特征，通过影像随访、临床病史、肿瘤指标可与肝脏恶性肿瘤相鉴别。Abstract: Objective: To investigate the CT and MRI features of multiple infarcted regenerative nodules in cirrhosis after variceal hemorrhage. Methods: A total of 21 patients, including 13 males and 8 females, who were diagnosed with multiple infarction regenerating nodules in cirrhosis after variceal hemorrhage, were included in this study. All patients were examined by a 3.0 T MR scanner or 256 slice spiral CT, and the enhancement pattern, signal intensity, shape, number, size, edge, location, and distribution of the lesions were analyzed . Results: In CT or MRI imaging, 3 patients had 10 or less lesions and 19 patients had more than 10 lesions. The diameter of the liver lesions was 3~26 mm, and most lesions were round nodules which were clustered and distributed . Moreover, the lesions were mainly distributed in the subcapsular region of the liver. After dynamic enhancement of the CT and MRI, most nodules had no obvious enhancement and a few had marginal enhancement . On T1WI images, all lesions showed equal signal or slightly low signal, while on T2WI images, most lesions had high signals with clear boundaries. During CT and MRI follow-up, the lesions disappeared in 13 patients and shrank or significantly reduced in 8 patients. Conclusions: CT and MRI can show the imaging features of multiple infarcted regenerative nodules in liver cirrhosis after variceal hemorrhage, which can be differentiated from liver malignancy by imaging follow-up, clinical history, and tumor indicators.
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Keywords:
- CT /
- MRI /
- liver cirrhosis /
- infarcted regenerative nodules /
- variceal hemorrhage
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上腹部CT检查是上腹部疾病检查的重要手段之一，广泛应用于临床，CT图像质量高低对临床诊断效能有重要影响。多年来，CT技术领域的发展一直围绕探测器宽度、扫描剂量降低、重建算法优化几个方面。自适应统计迭代重建（adaptive statistical iterative reconstruction，ASIR）是应用最广泛的重建技术之一[1-4]，它是一种混合算法，利用滤波反投影得到的图像信息作为迭代重建的基础来优化图像质量，在不影响图像分辨率的前提下降低图像噪声、改善图像质量[5]。最近，深度学习（deep learning，DL）在医学影像领域取得许多进展，引起广泛关注。在图像质量提高方面，基于DL的算法性能更优于传统算法[6-9]。
本研究使用了基于深度卷积神经网络的DL算法，该算法采用了人工智能CT图像处理技术TrueFidelityTM，提供了低、中、高（DL-L，DL-M，DL-H）3个重建强度等级来控制图像噪声和质量，在图像质量、扫描辐射剂量和重建速度方面优于现有的临床常用算法。本研究通过客观评价和主观评价，分析不同权重的ASIR和不同等级的DL算法所重建图像的质量，评估DL重建算法在上腹部成像中的应用价值。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
回顾性纳入2021年3月至4月在四川大学华西医院进行上腹部CT平扫患者的图像。纳入标准：①体质指数（body mass index，BMI）18.5～29.9 kg/m2；②年龄：18～90岁。排除标准：①图像伪影干扰严重（如呼吸运动伪影、上肢伪影干扰等），图像质量差；②严重上腹部占位性病变，如肝癌、胰腺肿瘤等。
根据以上标准，最后共纳入患者75例，其中男性44例，女性31例，年龄18～90岁，平均年龄（55.49±16.06）岁；BMI范围18.66～29.75 kg/m2，平均BMI（22.67±3.87）kg/m2。
1.2 检查方法
1.2.1 扫描方案
所有患者的上腹部CT扫描均在同一台CT机（GE公司，Revolution Apex）上完成，去除被检部位金属物品，非被检部位进行合理辐射防护，采用头先进仰卧位，双手上举，吸气后屏气扫描，扫描范围从膈顶到肝下缘。管电压120 kV、自动管电流调制，扫描层厚5 mm，重建层厚0.625 mm。
1.2.2 图像重建
所有患者的图像均采用ASIR及DLIR两种方法重建，其中ASIR采用ASIR 30％、ASIR 50％、ASIR 70％ 和ASIR 90％ 四种混合重建方式，DLIR采用DL-L、DL-M、DL-H 三种重建方式。重建层厚0.625 mm，重建模式为STAND，窗宽350 HU，窗位50 HU，每例患者共7组不同重建图像。
1.3 图像质量评价
1.3.1 客观评价
所有患者的图像传输至随机工作站，在肝脏（ROI1）、胰腺（ROI2）和竖脊肌（ROI3）上手动勾画大小约100 mm2的兴趣区，尽量避开大的血管、病灶和器官边缘，分别在3个不同层面上测量各ROI的CT 值和SD值，取平均值。利用公式计算各ROI的SNR值，肝脏-竖脊肌、胰腺-竖脊肌CNR值。
SNR=兴趣区CT值/SD值，
CNR=（兴趣区CT值 - 竖脊肌CT值）/竖脊肌SD值[10]。
1.3.2 主观评价
由两位放射科医师对上述重建图像进行主观评估，按肝、胆、胰、脾、肾等上腹部结构显示的清晰程度、细腻度和图像提供的诊断信息对图像质量进行5级评分（表1）。采用李克特5分法[11]对图像噪声进行评价，5-不可接受图像噪声，4-高于平均噪声，3-平均噪声，2-低于平均噪声，1-完全可接受图像噪声。
表 1 图像主观评价5级评分标准Table 1. 5-level scoring standard for subjective image evaluation评分 评分细节 5分 肝脏、胰腺等上腹部组织结构显示非常清晰，图像细腻，能提供充分的诊断信息 4分 肝脏、胰腺等上腹部组织结构显示较为清晰，图像较细腻，能提供足够的诊断信息 3分 肝脏、胰腺等上腹部组织结构显示欠清晰，图像欠细腻，能提供一定的诊断信息 2分 肝脏、胰腺等上腹部组织结构显示模糊，图像粗糙，图像提供的诊断信息不足 1分 肝脏、胰腺等上腹部组织结构无法清晰显示，伪影重，图像不清，不能提供诊断信息 1.4 统计学方法
采用SPSS 25.0软件，7组重建算法间CT值、SD值、SNR、CNR的比较采用单因素方差分析（One Way ANOVA）；图像质量主观评分、噪声评分采用Friedman M检验；检验水准α 为0.05（双侧），P＜0.05为差异有统计学意义。采用Kappa检验评价两名放射医师对图像主观评分的一致性。当Kappa值在0.8～1.0之间时，一致性很好；0.61～0.8，一致性较好；0.41～0.6，一致性中等；0.21～0.4，一致性一般；0～0.2，一致性较差。
2. 结果
2.1 图像CT值和SD值
七组重建图像间，图像CT值间的差异无统计学意义。SD值的差异具有统计学意义；在各ROI处，三种DLIR算法间，SD值依次降低，除在ROI3处，DL-L与DL-M无差异；算法ASIR 30％、ASIR 50％、ASIR 70％、ASIR 90％ 间，SD值逐渐降低，在ROI3处，ASIR 70％ 与ASIR 90％ 无差异；DL-H算法除与ASIR 90％ 的SD值无差异外，明显低于其余5组重建算法，差异有统计学意义（表2）。
表 2 七组重建图像的CT值、SD值分析Table 2. Analysis of CT value and SD value of seven groups of reconstructed images算法 CT值/HU SD值/HU ROI1 ROI2 ROI3 ROI1 ROI2 ROI3 DL-L 60.65±8.64 44.63±7.45 49.43±8.70 14.05±4.21 15.38±4.73 15.25±5.57 DL-M 61.24±9.62 44.33±7.46 49.46±8.67 11.38±3.27 12.81±3.94 12.68±4.97 DL-H 60.64±8.43 44.33±7.27 49.48±8.66 8.41±2.15 9.53±3.16 9.90±4.54 ASIR 30％ 60.58±8.80 44.50±7.68 49.46±8.55 17.70±5.25 19.34±5.54 18.79±6.26 ASIR 50％ 60.65±8.81 44.29±7.48 49.45±8.60 14.69±4.33 16.14±4.95 15.77±5.46 ASIR 70％ 60.59±8.96 44.32±7.28 49.51±8.66 11.86±4.43 13.07±4.24 12.85±4.92 ASIR 90％ 60.75±8.70 44.29±7.53 49.55±8.88 8.74±2.83 10.1±3.57 10.27±4.70 P >0.05 >0.05 >0.05 <0.05 <0.05 <0.05 2.2 图像SNR值和CNR值
SNR值在7组图像间差异具有统计学意义；3种DLIR算法间随等级升高，信噪比升高，差异有统计学意义。ASIR 70％ 在ROI2处，与ASIR 90％ 差异有统计学意义，与其余5种重建算法无统计学差异。DL-H算法的SNR值高于DL-L、DL-M、ASIR 30％、ASIR 50％、ASIR 70％，差异有统计学意义。
各组肝脏CNR值具有统计学差异，3种深度学习重建算法间肝脏CNR值无差异；ASIR 30％ 肝CNR值低于DL-H、ASIR 90％，差异有统计学差异。各组胰腺CNR值无统计学差异（表3）。
表 3 七组重建图像的SNR值、CNR值分析Table 3. Analysis of SNR and CNR values of seven groups of reconstructed images算法 SNR CNR ROI1 ROI2 ROI3 ROI1 ROI2 DL-L 4.67±1.53 3.18±1.05 3.67±1.30 0.71±0.70 -0.41±0.52 DL-M 5.80±1.91 3.80±1.28 4.47±1.64 0.90±0.89 -0.53±0.64 DL-H 7.66±2.30 5.11±1.64 5.85±2.17 1.07±1.03 -0.70±0.80 ASIR 30％ 3.71±1.28 2.51±0.86 2.94±1.03 0.58±0.58 -0.33±0.42 ASIR 50％ 4.49±1.58 3.02±1.04 3.54±1.29 0.70±0.67 -0.42±0.51 ASIR 70％ 5.67±2.09 4.47±1.76 4.42±1.67 0.84±0.86 -0.22±0.63 ASIR 90％ 7.70±2.94 4.96±1.83 5.79±2.48 1.09±1.05 -0.72±0.84 P <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 >0.05 两两比较发现，DL-L与ASIR 50％、DL-M与ASIR 70％、DL-H与ASIR 90％ 间各ROI处所有参数无差异。
2.3 主观评分及一致性评价
两位放射医师主观评分一致性较好（k=0.565～0.817），DLIR算法随等级增加，图像噪声降低，图像质量提高；DL-H重建图像整体质量最佳，噪声最低。ASIR随权重增加，噪声降低；算法DL-H、DL-M、ASIR 90％、DL-L、ASIR 70％、ASIR 50％、ASIR 30％ 图像噪声依次增加。客观评价指标DL-L与ASIR 50％、DL-M与ASIR 70％、DL-H与ASIR 90％ 无差异，但DLIR组的图像质量评分高于ASIR组，噪声低于ASIR组（表4、图1和图2）。
表 4 图像质量主观评分分析Table 4. Image quality subjective scoring analysis评分内容 评分者 DL-L DL-M DL-H ASIR 30％ ASIR 50％ ASIR 70％ ASIR 90％ 质量 Reader 1 4.41±0.59 4.79±0.41 4.97±0.16 3.57±0.68 3.89±0.68 4.42±0.57 4.71±0.45 Reader 2 4.30±0.56 4.84±0.36 4.96±0.19 3.53±0.57 3.87±0.61 4.36±0.48 4.75±0.43 噪声 Reader 1 2.21±0.57 1.18±0.39 1.01±0.11 3.79±0.41 3.37±0.56 2.66±0.55 1.83±0.50 Reader 2 2.18±0.51 1.11±0.31 1.05±0.22 3.91±0.29 3.18±0.39 2.36±0.55 1.68±0.46 ![]()
图 1 上腹部7组重建图像（a）～（g）依次是算法DL-L、DL-M、DL-H、ASIR 30％、ASIR 50％、ASIR 70％、ASIR 90％。Figure 1. 7 groups of reconstructed images of upper abdomen![]()
图 2 上腹部7组重建图像局部放大图（a）～（g）依次是算法DL-L、DL-M、DL-H、ASIR 30％、ASIR 50％、ASIR 70％、ASIR 90％。Figure 2. Partial enlarged view of 7 groups of reconstructed images of upper abdomen3. 讨论
本研究结果表明7组重建算法的图像CT值无明显统计学差异，DL-H算法的图像噪声低于ASIR、图像质量高于ASIR，且DL-H算法在7组重建算法中图像噪声最低、SNR值最高、图像质量最佳，能够满足上腹部诊断需求。虽然客观评价指标显示DL-L与ASIR 50％、DL-M与ASIR 70％、DL-H与ASIR 90％ 无差异，但DLIR主观评分明显优于ASIR，图像细腻程度更高。这可能与算法本身有关，ASIR利用滤波反投影得到的图像信息作为重建图像的初始输入，使用矩阵代数将每个像素的测量值转换为新估计值，再将该像素值与噪声模型预测的理想值进行比较，在连续的迭代步骤中重复该过程，直到最终的估计像素值和理想像素值最终收敛为止[11-12]。而DLIR直接采用原始数据生成图像，基于DL的TrueFidelityTM算法，是业界首个还原原始图像的深度学习CT影像重建算法，它通过持续学习接近理想条件（高剂量、完整的采样轨迹和高分辨率的图像矩阵）下获得的高清真实影像数据，不断对图像进行优化，重建输出与标准图像较小差异的图像[11]。
图像主观噪声随着ASIR权重的升高持续改善，虽然ASIR 90％ 的图像信噪比高于其他3种权重的迭代重建，但较高权重的迭代重建图像具有蜡质样伪影而不利于病变诊断[13-14]，有研究显示[15]，权重在60％～70％ 是其最佳状态；本研究中ASIR 90％ 的主观评分较高，蜡质伪影不明显，可能是由于采用的常规剂量扫描。3种DLIR算法间，不存在类似情况，保持临床诊断性能的前提下，随着等级升高，噪声依次降低、SNR升高，图像质量提高[14]。
近年来，随着人工智能在医疗领域的应用发展，涌现了大量基于深度学习的影像重建算法的研究[16-19]，致力于突破医学影像“过度平滑”的技术瓶颈，还原真实影像数据，进一步优化、提升医学影像图像质量。随着CT在临床的广泛应用，放射医师一直致力于保持图像质量的同时降低辐射剂量，DLIR算法表现出了极大的剂量潜力[20-22]。Noda等[20]发现与混合迭代重建（hybrid iterative reconstruction）相比，用DLIR重建的低剂量CT（low-dose CT，LDCT）图像可使辐射剂量减少75％ 以上，同时保持图像质量和病变检测率以及优越的SNR。
本研究所有的上腹部图像均采用常规管电压120 kV，未考虑DL算法在低于常规管电压条件下对图像质量的影响，以及在临床实践的应用，未来将进一步探讨DL算法对上腹部低剂量图像质量提高的优势应用。本研究中样本量较小，总共纳入病例数75例，有待进一步扩大样本量，使研究结果更具可靠性和说服力。
综上所述，通过DL算法重建图像能够有效降低上腹部CT图像的噪声，提高图像质量，且随DL等级升高，噪声依次降低，图像质量依次提高，DL-H图像噪声最低，图像质量最佳。
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图 1 女，67岁，乙肝肝硬化患者30余年，消化道出血14 h
（a）～（d）分别是CT平扫、动脉期、门脉期、延迟期，图像显示肝内多发小结节状、类圆形低密度灶，呈簇状分布，多位于肝包膜下，直径约5～13 mm，增强后大部分病灶未见明显强化，少部分边缘轻度强化。
Figure 1. Imaging of a 67-year-old female Hepatitis B cirrhosis patient of more than 30 years, who was admitted within 14 h of gastrointestinal bleeding
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图 2 男，46岁，乙肝肝硬化患者10余年，上消化道出血16 h
（a）～（d）分别是CT平扫、动脉期、门脉期、延迟期示肝内多发小结节状、类圆形低密度灶，呈簇状分布，多位于肝包膜下，直径约10 mm，增强后病灶未见明显强化、呈低密度。（e）～（h）为该患者入院后4天行MRI检查，（e）为T2WI示肝内多发小结节状类圆形高信号灶，（f）为DWI示病灶呈稍高信号，（g）为T1WI平扫示病灶呈稍低信号，（h）为增强后门脉期示病灶未见强化呈低信号。
Figure 2. Imaging of a 46-year-old male Hepatitis B cirrhosis patient of more than 10 years, who was admitted within 16 h of gastrointestinal bleeding
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图 3 为图1同一患者MRI检查
（a）和（b）为T2 WI、DWI显示肝内多发小结节状、类圆形高信号灶，呈簇状分布，多位于肝包膜下。（c）和（d）为该患者一年后随访复查，肝内病灶全部消失。
Figure 3. MRI examination of the same patient as in Figure 1
表 1 患者的临床基本资料
Table 1 The basic clinical data of the patients
类别 结果 男性︰女性 13︰8 平均年龄/岁 57±7.23 肝硬化原因（乙型肝炎︰丙型肝炎︰酒精性） 17︰1︰3 肝癌史（有︰无） 3︰18 肝功能（正常︰升高） 0︰21 肿瘤标志物（正常︰升高） 21︰0 
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表 2 结节特征
Table 2 Characteristics of the nodules
类别 结果 结节形状（圆形︰不规则形） 88.8％︰12.2％ 结节数目（≤10︰11～30︰31～50︰＞50） 3︰8︰7︰3 结节大小（≤0.5 cm︰0.6～1.0 cm︰1.1～2.0 cm︰≥2.1 cm） 22.5％︰51.3％︰25.8％︰0.4％ 边缘（清楚：不清） 15︰6 位置（肝包膜下︰中心︰两者皆有） 16︰1︰4 分布（聚集：散发） 18︰3 强化方式（无强化︰边缘轻度强化） 80.6％︰19.4％ CT平扫 等密度或稍低密度 T1WI信号 等信号或稍低信号 T2WI信号 高信号 DWI 稍高信号或等信号
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1. 赖小珍，邓玲玲. 比较MRI与CT检查对肝脏孤立性结节鉴别的诊断价值. 现代诊断与治疗. 2024(13): 1976-1977+1980 . 
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