[論文レビュー] Quantitative analysis of image quality in low-dose CT imaging for Covid-19 patients

Behrooz Ghane, Alireza Karimian+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2021

Advanced X-ray and CT Imaging被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、49例のCOVID-19患者を対象に、Beer-Lambertの法則を用いて10%から60%の線量低減をシミュレートし、低線量CT画像の定量的評価を実施した。20%線量のCTにバイラテラルフィルタを適用した場合が、画像品質と線量低減の両面で最良のバランスを示し、ノイズ抑制および構造的忠実度において、ガウスフィルターやメディアンフィルターを顕著に上回った。

ABSTRACT

We set out to simulate four reduced dose-levels (60%-dose, 40%-dose, 20%-dose, and 10%-dose) of standard CT imaging using Beer-Lambert's law across 49 patients infected with COVID-19. Then, three denoising filters, namely Gaussian, Bilateral, and Median, were applied to the different low-dose CT images, the quality of which was assessed prior to and after the application of the various filters via calculation of peak signal-to-noise ratio (PSNR), root mean square error (RMSE), structural similarity index measure (SSIM), and relative CT-value bias, separately for the lung tissue and whole-body. The quantitative evaluation indicated that 10%-dose CT images have inferior quality (with RMSE=322.1-+104.0 HU and bias=11.44-+4.49% in the lung) even after the application of the denoising filters. The bilateral filter exhibited superior performance to suppress the noise and recover the underlying signals in low-dose CT images compared to the other denoising techniques. The bilateral filter led to RMSE and bias of 100.21-+16.47 HU, -0.21-+1.20%, respectively in the lung regions for 20%-dose CT images compared to the Gaussian filter with RMSE=103.46-+15.70 HU and bias=1.02-+1.68%, median filter with RMSE=129.60-+18.09 HU and bias=-6.15-+2.24%, and the nonfiltered 20%-dose CT with RMSE=217.37-+64.66 HU and bias=4.30-+1.85%. In conclusion, the 20%-dose CT imaging followed by the bilateral filtering introduced a reasonable compromise between image quality and patient dose reduction.

研究の動機と目的

• COVID-19患者のCT画像品質に及ぼす線量低減の影響を評価すること。
• ノイズ低減フィルター（ガウス、バイラテラル、メディアン）が低線量レベルでの画像品質回復にどの程度有効であるかを評価すること。
• 診断用画像品質を維持しつつ患者の被線量低減を実現する最適な線量レベルとフィルタリング手法を特定すること。
• 肺領域および全身領域におけるPSNR、RMSE、SSIM、CT値バイアスを用いて画像品質を定量的に評価すること。
• パンデミック期の臨床現場における低線量CTプロトコルに根拠に基づく指針を提供すること。

提案手法

• 49例のCOVID-19患者スキャンに、Beer-Lambertの法則を適用して、標準CTの4つの線量レベル（60%、40%、20%、10%）をシミュレートした。
• 低線量CT画像に、ガウス、バイラテラル、メディアンの3種類のノイズ低減フィルタを適用してノイズを低減した。
• 肺領域および全身領域におけるPSNR、RMSE、SSIM、相対的CT値バイアスを用いて、画像品質を定量評価した。
• フィルタ処理済みおよび非処理の低線量画像を、フル線量の基準画像と比較して忠実度および正確性を評価した。
• 全患者にわたる指標の統計解析を実施し、平均値および標準偏差を報告した。
• 実際の低線量スキャンを避けるために、線量低減シミュレーションを用い、診断用基準データを保持した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19患者のCTスキャンにおいて、管電流（線量）が低下するにつれて画像品質はどのように劣化するか？
• RQ2 ガウス、バイラテラル、メディアンのうち、どのノイズ低減フィルタが低線量CTにおける画像品質回復に最も効果的か？
• RQ3 診断的に許容可能な画像品質を維持しつつ、被線量を最小限に抑える最適な線量レベルは何か？
• RQ4 PSNR、RMSE、SSIM、CT値バイアスは、異なる線量レベルおよびフィルタリング手法によってどのように変化するか？
• RQ5 バイラテラルフィルタは、他のフィルタと比較して、ノイズ低減および構造的詳細の保持の面でどの程度優れているか？

主な発見

• 10%線量CT画像は、肺領域におけるRMSEが322.1 ± 104.0 HU、CT値バイアスが11.44 ± 4.49%と、最も画像品質が低かった。
• バイラテラルフィルタはガウスおよびメディアンフィルタを上回り、20%線量画像の肺領域でRMSEが100.21 ± 16.47 HU、バイアスが-0.21 ± 1.20%を達成した。
• 非フィルタ処理の20%線量CT（RMSE = 217.37 ± 64.66 HU、バイアス = 4.30 ± 1.85%）と比較して、バイラテラルフィルタはRMSEを50%以上低減した。
• バイラテラルフィルタは構造的類似性を維持し、HU値のずれを最小限に抑え、組織密度の優れた保持を示した。
• ガウスフィルタはRMSEが103.46 ± 15.70 HU、バイアスが1.02 ± 1.68%を示したが、メディアンフィルタはRMSEが129.60 ± 18.09 HUと高く、バイアスも-6.15 ± 2.24%と大きかった。
• 20%線量プロトコルにバイラテラルフィルタを適用した場合が、被線量低減と画像品質の両面で妥当な妥協点を示し、他のすべての組み合わせを上回った。