文摘

本研究旨在分析在CT图像重建算法的应用价值的冠心病患者和分析心外膜脂肪体积和冠心病之间的关系。一个优化重建算法构造的基于压缩传感理论研究中。然后,优化算法应用于多层螺旋CT图像重建的图像数据在测试其敏感性,准确性和特异性。60例疑似心绞痛患者分为病变组(40例)和正常组(20例)根据是否有冠状动脉粥样硬化性斑块在心脏血管。结果表明,敏感性、特异性和准确性的优化重建算法分别为91.78%,84.27%,和95.32%,运行时间(12.18±2.49)。肝脏和CT的CT值比的肝脾损伤组(53.81±5.91)和(3.88±0.67),分别。两组之间没有显著差异( )。的身体质量指数和心外膜脂肪体积损伤组(31.93±4.54)公斤/米²和(120.09±22.01)厘米³,分别。身体质量指数和脂肪体积损伤组明显高于正常组( )。心外膜脂肪宪法增加冠状动脉的数量的增加,以及它们之间有正相关。患者不同的冠状动脉粥样硬化性斑块,患者心外膜脂肪体积混合斑块是最大的( )。总之,优化CT图像在压缩传感重建算法可以有效地提高医生的诊断准确性。心外膜脂肪体积呈正相关,冠心病。心外膜脂肪体积可以作为预测冠心病的一个重要指标。

1。介绍

冠状动脉粥样硬化性心脏病也称为冠心病。的一般术语的一系列心血管疾病引起的冠状动脉粥样硬化性斑块,导致局部血液供应不足和氧气供应不足。它逐渐成为一个主要的疾病威胁人类生命(1]。研究表明,冠心病患者年轻,从高级的病人到中年,甚至是年轻人。

心脏心外膜脂肪是内脏脂肪堆积。它可以缓冲扭转引起的冠状动脉动脉脉动和心脏收缩,促进冠状动脉的重建,通过旁分泌调节心肌和冠状动脉。它会影响心肌的代谢和冠状动脉平滑肌影响心脏或血管功能(2]。临床证据表明,心外膜脂肪或paracoronary脂肪与冠状动脉粥样硬化密切相关(3]。心外膜脂肪也可以用作标记,以反映当地的新陈代谢,因为它是传统的血管危险因素密切相关,可以反映冠状动脉粥样硬化的进展和系统炎症代谢的角度(4]。

至于心肌脂肪和冠心病之间的关系,准确地量化心肌脂肪是至关重要的。研究证实心肌脂肪是内脏脂肪密切相关但与总体脂肪没有显著相关性(5,6]。其他指标测量表面的脂肪体,比如腰围(WC)和臀围(HC),反映了脂肪分布,但也有伟大的错误,他们无法预测脂肪的数量。因此,心包脂肪的直接评价方法如超声、MRI和多层优先。超声波是简单和廉价的,但其精度和重复精度差。目前,它无法完全评估心肌脂肪组织的总量。核磁共振和多层被认为是诊断的“金标准”,但MRI成像是耗时和昂贵的。多层ct扫描时间短,广泛使用(7]。图像重建技术在许多领域发挥了重要作用。重建算法的研究和实现,有一系列非常复杂的图像处理问题和数学计算问题。目前,如图像重建算法和计算机辅助医学图像分析具有明显优势的技术突破和提高医疗水平,也成为一种有效的方法来解决医学图像问题。优化迭代重建CT图像是另一个图像重建方法。它是一个过程基于CT探测器接收的原始数据特征x射线强度,解决图像中的像素值矩阵,和恢复人类的解剖结构。它可以形象在低辐射(8]。优化重建算法可以适应当地的结构模型的图像数据,大大减少无关的噪声9]。因此,本研究将使用优化重建算法重建和分析多层螺旋CT图像,提高CT图像质量和辅助诊断和治疗的效果。

在这项研究中,压缩sensing-based重建算法被用来处理多层螺旋CT(多层)图像的诊断速度。心外膜脂肪的体积之间的关系,讨论了冠心病,旨在找到一种新的方法来预测冠心病。

2。材料和方法

2.1。研究对象

在这项研究中,60疑似心绞痛患者,包括41岁男性和19名女性,平均年龄为(55.3±4.17)年,从1月20日住院,2019年2月15日,2020年,被选为研究对象。他们被两个医生诊断一直在冠状动脉CTA图像诊断为5年以上。他们都接受了冠状动脉,多层CT及CT图像处理的优化迭代重建算法。根据是否有在心脏血管,冠状动脉粥样硬化性斑块患者分为病理组(n= 40)和正常组(n= 20)。这项研究已获得医院伦理委员会的批准,和病人和他们的家属理解学习和签署知情同意书。

入选标准定义如下:(1)患者,45岁至65岁之间;(2)患者意识清楚,可以配合诊断和治疗;(3)患者完整的临床资料和信息;和(4)患者没有精神病史,情绪稳定。

排除标准定义如下:患者过度呼吸幅度在多层ct扫描和突然变化的心率在扫描过程中,导致大型工件或大型水平变化。

2.2。多层螺旋CT冠状动脉造影

术前检查:检查前准备的病人:病人必须在考试之前快六个小时,倍他乐克被控制心率低于70次/分钟。呼吸训练收到了(10),呼吸呼吸,保持在22秒后收到和多种培训,直到所有患者理解并掌握它。是注意保持相同的振幅的吸入。病人的检查过程简要描述考试前避免呼吸道运动和心率波动引起的紧张或投诉。

光速16使用多层ct扫描。层厚度为0.425 mm,螺旋的距离为0.701,帧速率为0.5 s /,电压是100∼150千伏,电流300∼500 mA,视野是250毫米,矩阵是498×498。心脏扫描模式和回顾心电图分析选择。根据病人的心率,单,双,和four-slice扫描被采用,即心率是50∼60次/分钟,小范围。单扇区扫描(快照段)被选中,当心率是65∼75次/分钟。Double-sector扫描(快照破裂),大规模的扫描,或four-sector扫描(快照破裂+)选中,当心率> 75次/分钟。320毫升或400 mg / L非离子造影剂(Onepak或Ultravist)注入前肘静脉(11),流量是4∼5毫升/秒。主动脉根持续8秒的延迟扫描,扫描周期的2秒。感兴趣的区域的主动脉根了,和时间密度曲线。对比中心浓度的峰值时间用作扫描延迟时间。

80∼120毫升的非离子造影剂注射流率的4∼5毫升/秒。对比剂后通过肘前静脉,医生开始扫描根据预先确定的延迟时间,和病人持有他的呼吸15∼深吸气后25秒。重建的原始数据是0.425毫米,厚度和重建间隔是0.527毫米。标准算法被用来重建原始数据后,20%,40%,60%,和80%的R波的rr间隔背后的阶段。水平轴图像重建在每个阶段传播给通用电气AW4.3工作站进行分析和研究并观察通过多平面重建(MPR)、最大密度投影(MIP)、弯曲平面重建(CPR)和容积重建(VR)。最好的形象相窗口选择成像评价心脏血管直径(图1)。

2.3。评估和分析冠状动脉

冠状动脉的多层ct图像传输到AW4.3工作站进行分析。每个病人的冠状动脉分为13段,和两位高级医生负责诊断的冠状动脉分割方法由美国心脏协会(12]。任何不一致通过讨论解决。心脏导管的管直径≥2毫米。冠状动脉狭窄可以分为三类:(i)没有动脉硬化,(ii)影像学上动脉硬化(腔狭窄< 50%),和(3)阻塞性动脉硬化(腔狭窄≥50%)(图2)。

2.4。心外膜脂肪体积

美国通用电气光速16多层生产用于回顾性扫描。扫描仪器的厚度是3毫米,140千伏的电压是120,目前是280∼350 mA,视野是250毫米,矩阵是490×490。在扫描期间,病人要求持有他的呼吸,直到扫描结束减少呼吸道感染。扫描后,体积查看器是用来测量脂肪体积半自动离线工作站(13]。具体方法如下:操作员手动跟踪心包,分离,和收获脂肪的窗口宽度250 - 30,紧随其后的是体积测量(图3)。

2.5。优化压缩传感CT重建算法

压缩感知(CS)是一种新的理论与传统的数据处理技术不同。2006年重大理论突破由Donoho标志,压缩传感理论是不断前进(14]。其基本理论体系方程如下:

方程(1)也可以表示如下: 在哪里代表基础或稀疏的基础上,代表的系数, 信号是一个代表N稀疏信号。

在观察数组,

如果 ,信号的观测数据获得如下:

假定观察数组可以满足限制等容属性(RIP),然后,这个信号 可以准确地从压缩观测数据中恢复过来 。当观测矩阵是一个高斯随机矩阵或其他矩阵的下限n如下: 在哪里一个代表了一种积极的常数。总的来说,自n<k,这不是可行的恢复y从x。然而,当达到某种条件时,即当y符合要求的稀疏和观察数组,把信号通过非线性优化可以完全恢复,和方程如下: 在哪里估计的价值吗y和估计的价值吗 。

根据不完全投影数据,传统的重建算法不能满足实际的临床需求的重建速度和重建精度。压缩传感理论可以提供新的研究思路不完全投影数据的重建(15]。首先,压缩传感理论不需要信息收集的位置,和这个理论不需要大量的图像信息收集。它可以重建CT图像基于不完整的数据。施工过程如下: 在哪里需要估计的价值形象y,是投影系数矩阵,一个投影数据。然后,这个方程转化为一个优化问题,和方程如下: 在哪里是数据的保真度,这代表之间的差异重建CT图像和真实图像。在临床应用中,最真实的图像是不可知的,据估计每向前偏差之间的投影重建图像和测量值。 在哪里是t规范。当t接受不同的价值观,不同的标准是用来测量数据的保真度。在这项研究中,采用更常见的欧几里得距离的时候t= 2。基于压缩传感理论,应用CT重建过程中迭代算法可以有效地减少剂量和CT扫描角,应建议。

2.6。评价指标

在这项研究中,优化重建算法评估考虑到精度,敏感性,特异性,和特定的方程如下: 在哪里一个的准确性,年代是敏感,Y是特异性;显示准确的预测的数量,T显示病人的总数,T表明真正的积极,N表明真正的消极,F表明假阳性W意味着假阴性。

2.7。统计方法

数据被SPSS19.0处理。测量数据被表示为平均值±标准偏差(±年代),统计数据表示为一个百分比。的t测试和χ2进行了测试。病理组和正常组比较,肝脾CT比,身体质量指数,心外膜脂肪,冠状动脉病变,斑块类型。团体之间的方差测试使用, 是阈值的意义。

3所示。结果

3.1。混合迭代算法的分类性能

图4显示了敏感性、特异性、准确性和压缩sensing-based迭代重建算法的运行时间。指出,敏感性为91.78%,特异性为84.27%,准确率为95.32%,和运行时间(12.18±2.49),这表明压缩sensing-based重建算法提高诊断准确性。

3.2。患者的一般资料

60住院病人心脏病部门选择在这项研究中,包括41岁男性(68.33%)和19岁女性(31.67%)(图5),平均年龄为(55.3±4.17)年。根据冠状动脉粥样硬化斑块的存在与否,40例病变组的选择,包括30男性和10个女性与冠状动脉粥样硬化斑块。病变组患者的平均年龄为(54.21±3.89)年。20例正常组的选择,包括11名男性和9女性在冠状动脉造影无异常。病人的平均年龄在正常组(55.14±5.79)年(图6)。图7显示冠心病患者的CT图像。

3.3。比较两组之间的指标

图8显示了肝脏CT值、肝脏CT-to-spleen CT比,身体质量指数,心外膜脂肪体积的两组患者。指出这是肝脏CT值和肝脏CT-to-spleen CT病理组的比例(53.81±5.91)和(3.88±0.67),分别。相应的值在正常组(52.19±4.92)和(3.91±0.72),分别。两组之间没有显著差异( );的身体质量指数和心外膜脂肪体积病理组(31.93±4.54)公斤/米²和(120.09±22.01)厘米³分别与正常组(20.01±2.91)公斤/米²和(70.93±16.82)厘米³。显然,身体质量指数和脂肪的体积病理组高于正常组,组有显著差异( )。

3.4。冠状动脉介入指数之间的相关性和心外膜脂肪体积病理组

病理组,30例中度或重度狭窄患者在主冠状动脉被选中。他们重新集结的数量的分支中涉及的冠状动脉疾病,分支机构的数量之间的关系和身体质量指数和心外膜脂肪体积进行了分析。结果如图所示9。有11例1分支,涉及9例2分支,和10例3分支,和心外膜脂肪的体积(95.18±10.72)厘米³(148.27±17.25)厘米³和(180.72±20.32)厘米³,分别。很明显,由于涉及的分支数增加,心外膜脂肪体积也增加,两者呈正相关。没有明显的身体质量指数之间的相关性和冠状动脉介入指数。

3.5。冠状动脉疾病之间的相关性和病理组的心外膜脂肪的体积

病理组40例,钙化斑块患者有12,noncalcified斑块患者12和16混合斑块。心外膜脂肪量(88.27±6.82),(119.83±6.92)和(168.92±11.82)。显然,混合斑块患者心外膜脂肪的体积是最大的( )。没有显著的差异在患者的身体质量指数指出不同类型的斑块( )(图10)。

4所示。讨论

冠心病是一种致命的杀手危及人类生命和健康,也有越来越多的病人。越来越多研究冠心病的危险因素。之前,肥胖被认为是冠心病的一个重要原因。研究Langet et al。14]表明,炎症细胞产生的各种人体脂肪组织的血管壁内皮细胞的功能变化,平滑的肌肉组织,和其他细胞,导致动脉粥样硬化斑块的生产。基于压缩传感理论,首先构造了一个优化重建算法,该算法使用CT图像的诊断。然后,心外膜脂肪体积和冠心病之间的关系进行了研究和讨论。结果表明,敏感性、特异性和准确性的优化压缩传感迭代重建算法分别为91.78%,84.27%,和95.32%,运行时间(12.18±2.49)。这是发现敏感性,特异性,以及算法的精度很高,表明优化重建算法的有助于改善CT影像诊断的准确性。此外,它帮助医生协助诊断,大大提高了诊断效率。研究结果非常类似的研究结论Nagayama et al。16]。这表明优化算法的应用CT图像诊断可以提高疾病诊断的准确性。阴等的研究。8)还指出,CT处理软件优化算法在测量精度高的心外膜脂肪组织。在本研究课题,它还透露,CT图像测量技术优化和重构有更好的性能,可以减少一些患者的经济压力。

肝脏CT值和肝脏CT-to-spleen CT病理组的比例(53.81±5.91)和(3.88±0.67),分别。相应的值在正常组(52.19±4.92)和(3.91±0.72),分别。两组之间没有显著差异( );的身体质量指数和心外膜脂肪体积病理组(31.93±4.54)公斤/米²和(120.09±22.01)厘米³分别与正常组(20.01±2.91)公斤/米²和(70.93±16.82)厘米³。显然,身体质量指数和脂肪的体积病理组高于正常组,组有显著差异( )。有11例1分支,涉及9例2分支,和10例3分支,和心外膜脂肪的体积(95.18±10.72)厘米³(148.27±17.25)厘米³和(180.72±20.32)厘米³,分别。很明显,由于涉及的分支数增加,心外膜脂肪体积也增加,两者呈正相关。没有明显的身体质量指数之间的相关性和冠状动脉介入指数。米兰et al。17]发现,渗透在肝脏和脾脏的程度不是很明显与冠状动脉粥样硬化的发展有关,但心外膜脂肪的体积与冠心病的发生直接相关。这是这项研究的结果一致,表明心外膜脂肪的体积呈正相关,冠心病的发生。病理组40例,钙化斑块患者有12,noncalcified斑块患者12和16混合斑块。心外膜脂肪量(88.27±6.82)厘米³(119.83±6.92)厘米³和(168.92±11.82)厘米³,分别。显然,混合斑块患者心外膜脂肪的体积是最大的( )。没有显著的差异在患者的身体质量指数不同的斑块类型( )。金等。18]表明,心外膜脂肪组织是一个活跃的生化反应提供冠状动脉血液与心肌细胞,也没有筋膜分离心外膜脂肪组织从心肌细胞。相比身体质量指数与全身脂肪,心外膜脂肪组织能更好地说明与冠心病的相关性。显著的差异被发现在患者心外膜脂肪的体积不同的斑块类型,表明冠心病可以通过心外膜脂肪体积和预测相比,具有较高的临床应用价值等指标的身体质量指数和腰围。

5。结论

首先,一个优化重建算法是基于压缩传感理论的构建。后测试其灵敏度、准确性和特异性,它应用于CT图像数据的图像重建。结果表明,优化下的CT图像压缩传感重建算法可以有效地提高医生的诊断准确性。心外膜脂肪体积与冠心病呈正相关。心外膜脂肪体积可以作为预测冠心病的一个重要指标。然而,在这项研究中仍存在一些不足。本研究缺乏其他算法的控制测试的实验过程。因此,实验结果是主观的。此外,很少有研究样本和测试结果不适合大规模的使用。在未来的工作中,还要进行进一步的比较实验完全理解优化模式下的CT图像算法,然后,将得到更完美的结果和理论依据。 In conclusion, CT images based on the optimized reconstruction algorithm have high accuracy in the diagnosis of coronary heart disease, and the occurrence and development of coronary heart disease can be predicted by epicardial adipose tissue volume.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。