크론병에 대한 표준 및 저선량 CT 장조영술의 비교

1. 목적

   본 연구의 목적은 소음 감소 도구로서 새로운 모델 기반 반복 재구성 알고리즘의 효능을 평가하고 장 크론병에서 FBP 또는 ASIR CT Enterography 소견의 민감도와 장 크론병 소견에 대한 민감도를 비교하는 것입니다.

   정의:

   반복적 재구성: 기존 이미지 재구성 기술보다 이미지 노이즈(화상 열화)가 적은 CT 이미지를 생성할 수 있는 컴퓨터 적응 수학적 계산 기술입니다.

   재구성 알고리즘은 이미지 재구성 중에 원시 데이터에 적용되는 컴퓨터 적응 수학적 계산입니다.

2. 가설

   다른 CT 재구성 알고리즘을 사용하면 소장 크론병(CD)을 정량적으로 평가할 수 있으며 환자를 낮은 방사선량에 노출시킬 수 있습니다. MBIR 및 ASIR은 노이즈가 적고 CD의 유사하게 정확한 정량화 이미지를 제공합니다. 또한 MBIR을 사용하면 FBP 및 ASIR을 사용하여 수행되는 더 높은 방사선량 획득과 비교하여 비슷한 이미지 품질 및 CD의 정량적 평가를 통해 매우 낮은 방사선량에서 CT 데이터를 획득할 수 있습니다. MBIR은 CT enterography(CTE)에서 크론병과 관련된 결과를 평가할 때 FBP 또는 ASIR보다 열등하지 않습니다.

   정의

   MBIR: Model Based Iterative Reconstruction 알고리즘 FBP: Filtered Back Projection ASIR: Adaptive Statistical Iterative Reconstruction

3. 정당화

   컴퓨터 단층촬영 영상은 전통적으로 이미지 재구성을 위해 FBP(Filtered Back Projection)에 의존했습니다. 이 기술은 상대적으로 적은 컴퓨팅 성능을 사용하지만 이미지 노이즈가 증가하는 데이터 수집 자체에 대해 여러 가지 가정이 필요합니다.

   반복 재구성 기술의 사용은 최근 CT 이미징에서 시작되었습니다. 반복 재구성 기술의 주요 이점은 이미지 노이즈가 적은 CT 이미지를 생성할 수 있다는 것입니다. 이 노이즈 감소는 IR 이미지로 튜브 전류 감소를 허용하여 선형 방식으로 방사선 선량을 제한합니다.

   MBIR(모델 기반 반복 재구성)은 이전의 반복 기법인 적응형 통계 반복 재구성(ASIR)을 대체하고 있습니다. MBIR은 보다 정확한 모델링을 활용하며 초기 연구에서는 MBIR 이미지가 ASIR 및 FBP와 비교하여 유사한 이미지 품질로 상당히 감소된 방사선 선량을 사용하는 CT 획득에서 재구성될 수 있다고 제안합니다.

   FBP, MBIR 및 ASIR은 스캔 획득 자체를 변경하지 않는 후처리 도구입니다. 반복 재구성 알고리즘은 특히 방사선량에 대한 대중의 관심이 높아짐에 따라 관심이 높아졌습니다. MBIR 기술은 크론병(CD) 평가를 위해 획득한 CT 검사에서 아직 검증되지 않았습니다.

   크론병의 정도와 중증도를 확인하고 평가하기 위해 임상 병력, 신체 검사, 검사실 조사 및 내시경 검사가 사용되었으며 CD의 소장 침범 평가를 돕기 위한 영상 연구와 함께 사용되었습니다. CT Enterography는 염증성 장 질환에서 소장 침범을 평가하기 위해 선호되는 영상 기법이 되었습니다. MBIR의 선량 감소 특성은 질병의 진행 또는 재발 및 치료에 대한 반응을 평가하기 위해 시간이 지남에 따라 다중 스캔을 수행할 수 있기 때문에 이 CT 영상 영역에서 특히 매력적입니다.

   칼프로텍틴은 장내 호중구, 과립구 및 대식세포로 알려진 면역 세포의 세포질 내부에서 발견되는 단백질입니다. 염증성 장 질환에서 볼 수 있는 점막 염증 상태에서 칼프로텍틴은 장의 내강으로 방출되어 대변으로 배설됩니다. 대변 ​​칼프로텍틴 수치를 측정할 수 있으며 장의 점막 염증 정도를 나타내는 생물학적 지표 역할을 합니다. 대변 ​​칼프로텍틴 수치는 이전에 CT Enterography에서 보이는 점막 염증의 정도와 상관관계가 없었습니다.

4. 목적

   표준 이미지 재구성과 비교하여 새로운 모델 기반의 반복 재구성 알고리즘으로 획득한 저선량 CTE(컴퓨터 단층 촬영) 이미지의 이미지 품질, 해석 가능성 및 크론병 소견에 미치는 영향을 확인합니다.

5. 연구 방법

   이 연구는 CT Enterography를 위해 임상적으로 의뢰된 163명의 연속적인 환자에 대한 전향적 비무작위 연구입니다.

6. 통계 분석

샘플 크기를 계산하기 위해 CTE의 민감도를 사용하여 이 연구의 계획된 샘플 크기는 163명의 피험자입니다. 이 연구는 낮은 방사선 CTE(ASIR 및 MBIR)가 표준 CTE보다 열등하지 않음(1종 오류율 2.5%, 편측)을 입증하기 위해 80%에서 강화됩니다. 표준 CTE의 민감도는 풀링된 추정치를 기준으로 0.77로 가정합니다[7]. 0.1은 비열등성 마진으로 선택됩니다. 두 절차 간의 상관관계는 샘플 크기 계산에서 고려됩니다. 크론병의 유병률은 대상 인구의 80%라고 가정합니다.

nQuery 통계 프로그램을 사용하여 일치하지 않는 검사의 비율이 0.15(또는 ASIR 또는 MBIR CTE에서 양성 결과가 제공된 경우 표준 CTE에서 양성 결과가 나올 조건부 확률은 0.90)라는 가정하에 질병 환자에 대한 두 절차의 민감도에서 0.1 이상 차이는 118이며 검정력은 80%이고 제1종 오류는 0.025입니다. 대상 인구의 80%가 질병을 가지고 있다고 가정하면 약 148명의 피험자를 모집해야 합니다. 우리는 10%의 탈락률(어떤 이유로든 연구를 떠나는 환자)을 고려하여 모집할 총 환자 수를 163명으로 가져왔습니다.

이미지 품질 점수와 정량적 분석은 표준 및 새로운 재구성 알고리즘을 모두 사용하여 비교됩니다. 이러한 결과는 획득한 FC 수준과도 비교됩니다. 각 환자 검사는 여러 번 재구성되기 때문에 혼합 모델 분석은 환자 내 반복 관찰을 설명하기 위해 수행됩니다. 분산의 반복 측정 분석은 사용된 재구성 유형에 대해 각 결과(신호, 노이즈, SNR, 해석 가능한 세그먼트의 비율 및 이미지 품질)에 대해 개별적으로 수행됩니다. 모든 반복 측정 및 분석에는 0.05 유의 수준이 사용됩니다.

기본 끝점:

FBP, ASIR 및 MBIR은 각각 아래에 설명된 참조 표준과 비교됩니다. 종점은 참조 표준과 비교하여 크론병(CD)의 존재 또는 부재를 정확하게 식별하는 각 방법의 능력이 될 것입니다.

참조 표준:

수석 연구원인 Dr. B. Bressler는 염증성 장 질환(IBD)에 대한 전문 지식을 갖춘 위장병 전문의입니다. Bressler 박사는 병력 및 신체 검사 소견, 가능한 경우 회장 대장내시경 소견, 혈액 검사 및 분변 칼프로텍틴 수치를 포함한 실험실 매개변수를 포함하여 사용 가능한 모든 임상 매개변수를 검토합니다. 위장병 전문의는 피험자의 신원을 보지 못할 것입니다. 위의 매개변수에 대한 검토를 기반으로 그는 소장 CD의 존재를 확실히 활성, 아마도 활성, 비활성(관해) 또는 부재로 평가할 것입니다.