急性肺栓塞是我国，特别是发达地区最常见的心血管疾病之一[1]。PE的发生率为0.1%,3个月内死亡率为15%[2,3]。一项包括796名患者的临床研究表明，超过1.5h的诊断延迟将延迟初始治疗，从而显著增加30d内的死亡风险[4]。PE患者的死亡原因与肺动脉高压和肺栓塞后右心室负荷增加有关[5]。因此，快速、准确地诊断和评价PE对合理治疗及预后评价具有重要意义。

近年来，随着多层螺旋CT技术的发展和创新，CT肺血管造影已成为诊断和评估PE的常规工具[6]。然而，由于肺血管存在复杂的解剖结构以及庞大的影像学数据，临床医生在疾病评估中容易出现视觉疲劳，易引起主观因素的影响，导致可靠性和可重复性降低，从而增加误诊率[7,8,9]。此外，人工数据分析也很耗时。因此，寻找一种简单、快速、可靠的诊断与评价工具，如计算机辅助技术，是提高人工解释能力的重要措施。

目前，CAT已广泛应用于胸部成像，尤其是肺结节/早期肺癌、哮喘/慢性阻塞性肺病和血栓栓子的检测[10]。许多研究已经证明CAT对在评估肺栓塞方面的潜力[10]。它可以通过观察者识别以前遗漏的栓塞，提高无经验观察者检测栓塞的能力[11]，提高观察者诊断栓塞的可信度和重现性[12]。然而，放射科医生专注于检测栓子的能力[10,13,14]和优化图像质量[15]，因此栓子形态、栓塞严重程度的可靠性和定量分析是必要的。

本研究通过基于几何学的CAT对PE的栓塞形态和栓塞严重程度进行可靠性与定量分析，以明确计算机辅助检测与计算机辅助量化技术应用于PE疾病评价的价值。

1、材料与方法

1.1研究对象

本研究为回顾性研究。于2018年10月至2019年4月对接受CTPA的疑似急性PE患者进行入组登记。纳入标准：据2014年欧洲心脏病协会指南[9]确诊PE，且未经治疗的患者。排除标准：(1)存在严重心肺基础疾病，包括心肌梗死、心脏瓣膜病、肺心病、慢性阻塞性肺疾病及肺肿瘤等；(2)存在大量胸腔积液导致肺不张患者；(3)临床资料不全；(4)图像质量不满意影响研究结果。

1.2检查方法

所有患者均通过64层螺旋CT(LightSpeedVCT-XT,GE医疗保健，威斯康星州，美国）执行扫描。所有患者仰卧于检查床上，足先进。扫描前首先训练患者充分吸气后屏气，扫描范围自胸廓入口至肋膈角下1cm。扫描参数：管电压120kV，管电流400mA，准直器宽度40mm，重建层厚与层间距为0.625mm，矩阵512×512，重建算法为标准算法。CTPA检查使用非离子型对比剂（碘普罗胺370mgI/mL，拜耳先灵公司广州分公司，广东，中国），双筒高压注射器（StellantD，美德瑞达公司，美国）以注射流速4.0～5.0mL/s进行小剂量团注测试法。以肺动脉干所在层面为监测位置，将肺动脉干为监测点。先注射10mL对比剂+20mL生理盐水，计算肺动脉强化峰值时间，延迟测试峰值时间+2s扫描，注射量40mL碘对比剂，行40mL生理盐水冲洗。扫描结束将图像上传至Dexin-lungCAD工作站（V1.0，陕西神州德信医学成像技术有限公司，陕西，中国），进行自动检测及量化分析。

1.3判读模式

1.3.1人工判读

由两位分别具有8年与10年胸部影像诊断经验的观察者在不知晓患者信息的情况下独立进行人工判读，并计算Qanadli阻塞指数[10]与Mastora阻塞指数[11]，结果不一致时通过协商达成一致。分别记录两位医师判读每位患者Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数所用时间，取其平均值作为人工判读时间。

1.3.2计算机辅助判读

由上述人工判读观察者经过8h相关软件培训后，在30d后通过计算机辅助技术对相同患者重新进行Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数判读、计算，结果不一致由协商取得一致。分别记录两名观察者通过计算机辅助技术判读每位患者Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数所用时间，并取其平均值作为计算机辅助判读时间。

根据每个栓子的最大断面阻塞程度计算Qanadli阻塞指数和Mastora阻塞指数，并分别记录两名医师进行栓子纠错、计算Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数所需的时间，上机前对两位医师进行相关培训。

1.3.3Dexin-lungCAD软件

Dexin-lungCAD是根据密度自动分割不同组织的一种智能软件。CAD诊断肺栓塞主要分4步[12]:

(1）将上传完整的CT肺动脉造影（CTPA）图像导入该软件，点击全肺、左右肺、肺叶、肺裂及肺动脉骨架按钮后，等待软件自动计算结果。首先根据CT图像各组织密度的不同采用阈值法进行预分割，将气管、支气管等密度最低的组织分割出来，然后分别分割左右肺和纵隔内的肺血管，进行血管跟踪和肺动脉修补，将纵隔血管与肺内血管相连，将二维图像转化为三维肺动脉树，进行多方位观察。

(2）根据栓子的灰度值，在肺血管区域内标记灰度值为0～150HU的像素值默认为栓子并且标记为红色（图1）。

图1计算机辅助检测肺栓塞栓子模式图

(3）栓子纠错。(1)假阳性，在分割出的肺血管区域内[13]，密度较低的区域如淋巴结、血管间隙、肺静脉等均可被误认为栓子，点击左上角工具栏内的删除按钮可删除；(2)假阴性，一些贯穿于肺动脉远端的栓子，由于低密度，可能会被误判为肺血管而不是栓子，点击手动分割按钮可手动添加该栓子。

(4）栓子定量分析。(1)栓子计数N，即每个患者的栓子总个数；(2)栓子阻塞程度P（%），对于每一个栓子来说，在垂直于血管走形方向的若干断面上分别计算出栓塞面积/管腔面积，取其最大值代表当前栓子的栓塞程度，并且每个栓子的栓塞比值均可直观显示；(3)栓子体积V(mL），计算机自动显示当前栓子的体积值；(4)栓子最大附壁长度L(mm），对于某一个栓子来说，最大附壁长度即能检测到栓子附着于肺动脉血管壁上的长度。将所有结果导出，可以看到每个栓子的最大断面阻塞程度、最大附壁长度及体积。再对该患者所有栓子的最大断面阻塞程度、栓子体积及附壁长度求和。

1.4阻塞指数评分方法

1.4.1Qanadli阻塞指数

双侧肺动脉分别分为上叶3支、中叶或舌叶2支、下叶5支，每侧共10支肺段动脉，共20支。采用2级分法对肺动脉栓塞程度进行计算：部分栓塞为1分，完全栓塞为2分。段级肺动脉的栓子记为1分，段级以上肺动脉内栓子的评分记总分，为其所辖肺动脉评分之和。因此每个患者最大栓塞程度为2×20=40。相应公式为

1.4.2Mastora阻塞指数

将肺动脉分为5支纵隔内动脉（肺动脉主干1支、左右肺动脉干2支、左右叶间动脉2支）、6支肺叶动脉、20支肺段动脉，共31支。以肺动脉阻塞面积的百分比为基础，采用5级分法进行评价（1级为<25%;2级为25%～49%;3级为50%～74%;4级为75%～99%;5级为100%）。因此，肺动脉最大的阻塞分值为31×5=155。相应公式为

1.5统计学方法

采用SPSS13.0进行统计学处理。计量资料采用均数±标准差表示；计数资料采用自然数和百分数表示，连续变量相关性分析采用Pearson相关，等级资料相关性分析采用Spearman相关。可靠性分析采用组内相关系数（intraclasscorrelationcoefficient,ICC）进行评价；Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数不同判读方式时间比较采用配对样本t检验。P<0.05差异具有统计学意义。

2、结果

2.1研究对象总体描述

严格按照纳入标准与排除标准，本研究共纳入PE患者40例，其中男27例，女13例，平均年龄（58.8±14.4）岁（范围27～78岁，中位年龄62.5岁）。双肺动脉多发栓塞者29例，双肺上叶动脉栓塞者3例，左肺上叶动脉栓塞者2例，左肺动脉栓塞者2例，右肺动脉栓塞者3例，右肺下叶动脉栓塞者1例。40例患者的平均扫描时间为（4.12±1.07)s，平均辐射剂量为（5.71±0.53)mSv。

2.2不同判读方式时效性比较

本研究人工判读Qanadli阻塞指数所用时间平均值（185.83±71.23)s(92～300s),而在计算机辅助下得到计算机辅助判读时间的平均值（169.97±69.16)s(76～287s），两者之间的差异具有统计学意义（t=15.400,P<0.001）；人工判读Mastora阻塞指数所用时间平均值（332.75±152.99)s(126～630s），而在计算机辅助下得到计算机辅助判读时间的平均值（137.77±62.19)s(49～301s），两者之间的差异具有统计学意义（t=8.750,P<0.001）。Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数计算机辅助判读时间较人工判读时间少（表1和图1）。

表1阻塞指数人工判读与计算机辅助判读耗时比较

图2人工判读与计算机辅助判读时间花费比较

图3计算机辅助与人工判读Qanadli指数Bland-Altman

图4计算机辅助与人工判读Mastora指数Bland-Altman

2.3CAD诊断肺栓塞可靠性

2.3.1CAD定量指标与人工判读阻塞指数相关性

CAD定量指标V、L与人工判读Qanadli阻塞指数和Mastora阻塞指数呈中度相关，N、P与人工判读阻塞指数呈轻度相关（表2和表3）。

表2人工与计算机辅助指标

表3人工与计算机辅助指标相关性

2.3.2计算机辅助下判读阻塞指数可重复性

以人工判读一致意见作为标准，计算机辅助判读共识别397个栓子，假阳性栓子共41个，假阴性栓子共26个，计算机辅助判读肺栓塞的检出率为85.01%。计算机辅助下判读与人工判读Qanadli阻塞指数差异为1.83±2.19,97.5%(39/40）的测量指标位于95%置信区间内（ICC=0.998）。Mastora阻塞指数差异为1.46±1.62,97.5%(39/30）的测量指标位于95%置信区间内（ICC=0.997）（图3和图4）。

3、讨论

本研究基于“数字肺”肺栓塞检测系统自动识别肺栓塞，并对栓子进行自动分割、提取及定量计算。分析结果显示CAD判读时间较人工判读时间短，且CAD定量指标与人工判读阻塞指数相关性及可重复性较好。CAD在诊断肺栓塞方面快速、简便、精确，弥补了人工判读方法主观性强、诊断疲劳及观察肺动脉不完全等缺点，是一种快速、可靠的评价肺栓塞的方法。另外，CAD定量指标可靠稳定，是一种客观的量化工具。

以往有文献报道[8,14]，计算机辅助判读栓子的时间较人工判读方法用时短，本研究也得出相似结论。另外，还发现计算机辅助与人工判读所得的阻塞指数一致性高，相比于所用时间大大缩短，显著提高临床工作效率。在临床实践中，医师的诊断结果很少依赖于医生技术水平[15,16]，并且快速判断病情严重程度，为临床制定合理的治疗方案节约了时间。

通过人工判读得到Qanadli阻塞指数与Mastora阻塞指数，前者较后者数值高，与以往研究结果一致[17,18]。这是由于两种算法的侧重点不同，Qanadli指数主要考虑栓塞部位，栓塞程度采用2级分法，计算的最远端动脉是亚段动脉；Mastora指数则侧重于肺动脉的栓塞程度，不考虑栓塞的部位，采用5级分法，计算的最远端动脉是肺段动脉。肺动脉各段管径粗细不均，一般下叶动脉较上叶动脉管径宽，支配的肺野范围较大，且直立位时位于肺底部的通气/血流比值较上部的更接近于0.84，所以在不同位置的栓塞造成的气血交换障碍不同。人工判读方法是将各叶肺动脉等同，结果可能会造成偏倚。计算机辅助技术所能观察肺动脉的范围是CT空间分辨率可以显示的最远端肺动脉，超过了人工判读方法中的肺段动脉和亚段动脉，不仅可以获得栓子的位置与栓子的栓塞程度，还能够精确定量栓子的体积与附壁长度，而且得到的定量结果都是可感知、可测量的单位，与前两种方法比较更可靠和稳定。

本研究显示，栓子体积与栓子附壁长度与Qanadli指数呈中度相关（r=0.635,r=0.630），与Mastora指数呈中度相关（r=0.619,r=0.616）。栓子的体积直接反映栓子的大小，栓子体积越大，栓塞程度越重，对血流动力学影响越严重[19]；它不会受到栓子位置及阻塞程度等权重系数的影响，在反映栓塞程度方面是一个较好的指标[20]。栓子附着于血管壁上的长度越长，附壁面积就越大，阻断气血交换面积就越大，栓塞程度就越严重。但栓子的体积不能完全等同于阻塞指数。Qanadli指数与Mastora指数由于不同的计算方法可能会低估或高估栓塞程度。栓子附壁长度也不与Qanadli指数与Mastora指数完全等同，因为栓子的形状不同，可能是长条形、类圆形及分叉形等，阻塞血管床面积也不一致。

因此，我们引入了一个新的定量指标即栓子断面栓塞程度。栓子对血流的影响主要取决于该栓子最大的栓塞程度，将每个栓子的最大栓塞程度相加，可以得出该患者总的栓塞程度，在一定程度上可以代表栓塞严重度。但由于计算机辅助判读栓子的个数与视觉感知存在差异，因此人机一致性较差，这也是栓子断面栓塞程度与Qanadli指数、Mastora指数呈轻度相关的原因。

本研究存在一定局限性：(1)样本量较少，将会影响总体均数的推断，今后需要扩大样本以提高统计可靠性；(2)计算机辅助技术存在假阴性与假阳性，这可能是由于分割算法或灰阶阈值算法敏感性存在问题[22]，进一步的调试可将此作为软件升级依据。

总之，通过计算机辅助技术对肺栓塞进行定量分析，发现该项技术可提供评价疾病严重度的新指标，并显示较高的时效性与可靠性，值得临床进一步研究与应用。

参考文献：

[4]刘红军.多层螺旋CT图像后处理技术在肺栓塞诊断中的应用分析[J].中国CT和MRI杂志,2017,15(3):48-50.

[12]高歌,马帅,王霄英.计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展[J].放射学实践,2016,31(12):1127-1129.

[15]袁玉春,王占鳌,朱力,等.计算机辅助检测技术辅助低年资医师诊断急性肺栓塞的诊断效能[J].中国医学影像技术,2012,28(4):667-671.

[18]王建国,王辰,郭佑民,等.CT肺血管成像分析肺栓塞程度及右心功能的价值[J].中国医学影像学杂志,2009,17(2):81-85.

郝粉娥,孙振婷,郭佑民,赵磊,刘挨师.计算机辅助评价急性肺栓塞严重度的可靠性研究[J].CT理论与应用研究,2020,29(04):456-464.

基金:内蒙古自治区自然科学基金(2016MS08144;2017MS0893;2017MS0895);内蒙古医科大学青年创新基金(YKD2018QNCX039);内蒙古医科大学本科教改课题(NYJXGG2019162);公益性行业科研专项基金(201402013).