Анализ программных методов подавления артефактов от металла при компьютерной томографии: экспериментальное исследование

Металлоконструкции в области КТ‑сканирования искажают рентгеновскую плотность (РП), создавая артефакты. Эндопротезы тазобедренного сустава (ТБС) ухудшают визуализацию структур малого таза, что затрудняет качественную и количественную оценку распространенности онкологического процесса. Металлоконструкции вызывают трудности при планировании лучевой терапии. Корректировать эти искажения возможно программными методами, при этом РП (в единицах Хаунсфилда, HU) приближается к истинным.

Цель исследования. Провести визуальную (качественную) и количественную оценку артефактов от металла на КТ‑изображениях при применении программных методов их подавления.

Материалы и методы. Для количественной оценки использовался фантом: цилиндр из оргстекла с эндопротезом ТБС в центре и пробирками с раствором гидроортофосфата калия вокруг него. Исследование проводилось на компьютерном томографе с разными алгоритмами реконструкции (FBP, iDose, iMR) и технологией O‑MAR для подавления артефактов от металла. Измерялись средние значения и среднеквадратичное отклонение (СКО) HU, степень подверженности артефактам. Качество изображения визуально оценивалось по пятибалльной шкале Ликерт.

Результаты. Применение алгоритма O‑MAR не изменяет HU при отсутствии эндопротеза. Отклонение РП от заданных значений на уровне шейки эндопротеза снизилось с 32–36 HU без O‑MAR до ‑1,5 – ‑4,7 HU с O‑MAR. Минимальный шум наблюдался для iMR с O‑MAR на уровне шейки (31,6 HU) и ножки (6,2 HU) эндопротеза, максимальный – для FBP без O‑MAR (77,0 и 33,2 HU соответственно). Качественная оценка была наилучшей для iMR с O‑MAR (3 балла), наихудшей для FBP без O‑MAR (1,4 балла). Показано, что O‑MAR формирует дополнительные артефакты вблизи эндопротеза, что согласуется с данными других источников.

Заключение. Фантомные исследования показали, в случае отсутствия металла данные КТ‑сканирования не подвергаются изменениям при использовании алгоритмов подавления артефактов от металла. При наличии металлоконструкций алгоритмы снижают отклонения HU и улучшают визуализацию, однако могут формировать дополнительные артефакты, поэтому необходимо комбинировать их с реконструкцией без подавления артефактов. Для снижения уровня шума, а также повышения контрастной чувствительности эффективно применение технологии итеративной модельной реконструкции. Данные результаты актуальны для корректной оценки опухолей и их динамики на фоне проводимой терапии, а также при проведении дистанционной лучевой терапии.

1. Computed tomography (CT) imaging units per million people, 2021. World Health Organisation: 2023. Режим доступа: https://ourworldindata.org/grapher/availability-of-computed-tomography-ct-imaging.

2. Meyer E, Raupach R, Lell M, Schmidt B, Kachelrieß M. Normalized metal artifact reduction (NMAR) in computed tomography. Med. Phys. 2010;37:5482–5493. doi: 10.1118/1.3484090

3. Charles A. Kelsey. The Physics of Radiology, 4^th Edited by H.E.Johns, J.R.Cunningham. Med Phys. 1984; pp. 731–732. doi: 10.1118/1.595545

4. Wellenberg RHH, Hakvoort ET, Slump CH, Boomsma MF, Maas M, Streekstra GJ. Metal artifact reduction techniques in musculoskeletal CT‑imaging. Eur J Radiol. 2018 Oct;107:60–69. doi: 10.1016/j.ejrad.2018.08.010

5. Kosmas C, Hojjati M, Young P, Abedi A, Gholamrezanezhad A, Rajiah P. Dual‑layer spectral computerized tomography for metal artifact reduction: small versus large orthopedic devices. Skeletal Radiol. 2019;48(12):1981–1990. doi: 10.1007/s00256‑019‑03248‑3

6. Bolstad K, Flatabø S, Aadnevik D, Dalehaug I, Vetti N. Metal artifact reduction in CT, a phantom study: Subjective and objective evaluation of four commercial metal artifact reduction algorithms when used on three different orthopedic metal implants. Acta Radiol. 2018;59(9):1110–1118. doi: 10.1177/0284185117751278

7. King J, Whittam S, Smith D, Al‑Qaisieh B. The impact of a metal artefact reduction algorithm on treatment planning for patients undergoing radiotherapy of the pelvis. Phys Imaging Radiat Oncol. 2022 Nov 12;24:138–143. doi: 10.1016/j.phro.2022.11.007

8. Li B, Huang J, Ruan J, Peng Q, Huang S, Li Y, Li F. Dosimetric impact of CT metal artifact reduction for spinal implants in stereotactic body radiotherapy planning. Quant Imaging Med Surg. 2023 Dec 1;13(12):8290–8302. doi: 10.21037/qims‑23‑442

9. Vellarackal AJ, Kaim AH. Metal artefact reduction of different alloys with dual energy computed tomography (DECT). Sci Rep. 2021 Jan 26;11(1):2211. doi: 10.1038/s41598‑021‑81600‑1

10. Zhang H, Wang L, Li L, Cai A, Hu G, Yan B. Iterative metal artifact reduction for x‑ray computed tomography using unmatched projector/backprojector pairs. Med Phys. 2016 Jun;43(6):3019–3033. doi: 10.1118/1.4950722

11. Huflage H, Grunz JP, Hackenbroch C, Halt D, Luetkens KS, Alfred Schmidt AM, et al. Metal artefact reduction in low‑dose computed tomography: Benefits of tin prefiltration versus postprocessing of dual‑energy datasets over conventional CT imaging. Radiography (Lond). 2022 Aug;28(3):690–696. doi: 10.1016/j.radi.2022.05.006

12. Mohammadinejad P, Baffour FI, Adkins MC, Yu L, McCollough CH, Fletcher JG, Glazebrook KN. Benefits of iterative metal artifact reduction and dual‑energy CT towards mitigating artifact in the setting of total shoulder prostheses. Skeletal Radiol. 2021 Jan;50(1):51–58. doi: 10.1007/s00256‑020‑03528‑3

13. Roth TD, Maertz NA, Parr JA, Buckwalter KA, Choplin RH. CT of the hip prosthesis: appearance of components, fixation, and complications. Radiographics. 2012 Jul‑Aug;32(4):1089–1107. doi: 10.1148/rg.324115183

14. Васильев Ю. А., Семенов Д. С., Ахмад Е. С., Панина О. Ю., Сергунова К. А., Петряйкин А. В. Метод оценки влияния алгоритмов подавления артефактов от металлов в КТ на количественные характеристики изображений. Медицинская техника. 2020;4(322):43–45.

15. Selles M, Stuivenberg VH, Wellenberg RHH, van de Riet L, Nijholt IM, van Osch JAC, et al. Quantitative analysis of metal artifact reduction in total hip arthroplasty using virtual monochromatic imaging and orthopedic metal artifact reduction, a phantom study. Insights Imaging. 2021 Nov 24;12(1):171. doi: 10.1186/s13244‑021‑01111‑5

16. Шубняков И. И., Риахи А., Денисов А. О., Корыткин А. А., Алиев А. Г., Вебер Е. В., и др. Основные тренды в эндопротезировании тазобедренного сустава на основании данных регистра артропластики НМИЦ ТО им. Р.Р. Вредена с 2007 по 2020 г. Травматология и ортопедия России. 2021;27(3):119–142. doi: 10.21823/2311‑2905‑2021‑27‑3‑119‑142

17. Metal artifact reduction for orthopedic implants. Philips Professional healthcare. Режим доступа: https://www.usa.philips.com/healthcare/product/HCNOCTN192/omar-metal-artifact-reduction-for-orthopedic-implants.

18. Iterative Metal Artifact Reduction (iMAR): Technical Principles and Clinical Results in Radiation Therapy. Siemens‑healthineers. Режим доступа: https://marketing.webassets.siemens-healthineers.com/1800000004904518/83085a287878/RO_Internet_Whitepaper_iMAR_1800000004904518.pdf.

19. Smart Metal Artifact Reduction (MAR). GE Healthcare: 10 июля 2024. Режим доступа: https://www.gehealthcare.com/en-sg/-/jssmedia/widen/2018/01/25/0204/gehealthcarecom/migrated/2018/02/19/0836/omography-abstracts-metal-artifact-reduction-gehc-brochure_ct-metal-artifact-reduction_pdf.pdf?rev=-1&hash=31ACF01E996A0E76CD1BE595E9DEE697

20. Single Energy Metal Artifact Reduction. Toshiba Medical. Режим доступа: https://us.medical.canon/download/ct-aq-one-genesis-wp-semar.

21. Andersson KM, Norrman E, Geijer H, Krauss W, Cao Y, Jendeberg J, et al. Visual grading evaluation of commercially available metal artefact reduction techniques in hip prosthesis computed tomography. Br J Radiol. 2016 Jul;89(1063):20150993. doi: 10.1259/bjr.20150993

22. Selles M, van Osch JAC, Maas M, Boomsma MF, Wellenberg RHH. Advances in metal artifact reduction in CT images: A review of traditional and novel metal artifact reduction techniques. Eur J Radiol. 2024 Jan;170:111276. doi: 10.1016/j.ejrad.2023.111276

23. Selles M, Slotman DJ, van Osch JAC, Nijholt IM, Wellenberg RHH, Maas M, Boomsma MF. Is AI the way forward for reducing metal artifacts in CT? Development of a generic deep learning‑based method and initial evaluation in patients with sacroiliac joint implants. Eur J Radiol. 2023 Jun;163:110844. doi: 10.1016/j.ejrad.2023.110844

24. Arabi H, Zaidi H. Deep learning‑based metal artefact reduction in PET/CT imaging. Eur Radiol. 2021 Aug;31(8):6384–6396. doi: 10.1007/s00330‑021‑07709‑z

25. Feldhaus FW, Böning G, Kahn J, Fehrenbach U, Maurer M, Renz D, Streitparth F. Improvement of image quality and diagnostic confidence using Smart MAR ‑ a projection‑based CT protocol in patients with orthopedic metallic implants in hip, spine, and shoulder. Acta Radiol. 2020 Oct;61(10):1421–1430. doi: 10.1177/0284185120903446

26. Shim E, Kang Y, Ahn JM, Lee E, Lee JW, Oh JH, Kang HS. Metal Artifact Reduction for Orthopedic Implants (O‑MAR): Usefulness in CT Evaluation of Reverse Total Shoulder Arthroplasty. AJR Am J Roentgenol. 2017 Oct;209(4):860–866. doi: 10.2214/ajr.16.17684

27. Хоссаин, Ш. Д., Петряйкин, А. В., Мураев, А. А., Данаев, А. Б., Буренчев, Д. В., Долгалев, А. А., и др. Рентгеноконтрастные шаблоны для определения минеральной плотности кости по данным конусно‑лучевой и мультиспиральной компьютерной томографии. Digital Diagnostics. 2023;4(3):292–305. doi: 10.17816/dd501771

28. Методика приготовления и использования стандартных образцов гидроортофосфата калия в средствах контроля рентгеновских методов остеоденситометрии. 2е изд. М.: ГБУЗ “НПКЦ ДиТ ДЗМ”; 2020, 20 c.