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It’s time for a Revolution 低剂量的极致——ASiR-V低剂量重建技术 
作者：GE中国CT影像研究中心首席科学家 李剑颖博士
迭代重建算法已经成为现代CT降低辐射剂量的重要方法。
2008年，GE推出基于统计噪声模型的自适应统计迭代重建技术& #40;Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASiR& #41;。ASiR重建技术通过建立统计噪声模型，并利用迭代的方法对噪声加以校正和抑制, 得到更清晰的图像。ASiR技术可以用很快的重建速度，显著降低重建图像的噪声，改善图像质量。与FBP算法相比，可以降低约50-60%的辐射剂量，达到清晰的图像质量。2011年，GE推出一项多模型迭代重建技术（Model-Based Iterative Reconstruction,MBIR，商品名VEO）。与ASiR不同的是，MBIR技术除了建立统计噪声模型之外，还建立了物理模型和系统光学模型，对体素、X射线光子初始位置和探测器几何因素等物理和光学因素进行建模，真实地还原了X射线从投射到采集的全过程。因为要对CT影像链的光学模型进行建模和运算，因此VEO是影像链特异性的，目前只和HDCT硬件平台匹配使用。相对于FBP，VEO可以降低90％的剂量，并提高空间分辨率。因为系统光学模型的运算量大，VEO的重建时间长。
为了同时达到更好的剂量降低效果和更好的重建速度，RevolutionCT采用了一种更为先进的迭代重建平台—— ASiR-V。ASiR-V是全模型实时迭代平台，结合了ASiR的实时重建优势和VEO的多模型迭代优势，采用了更为先进的系统噪声模型、被扫描物体模型和物理模型。ASiR-V技术中先进的系统噪声模型所考虑的因素包括数据采集系统（DAS）中的光子噪声和电子噪声，以及重建图像的噪声谱，主要用于降低噪声，提高低密度对比度。被扫描物体和物理模型可以减少图像伪影。
利用国际医学成像和技术协会和美国食品药品管理局所推荐的MITA-FDA CT IQ体模对ASiR-V的性能进行测试，结果显示对比FBP，ASiR-V可以降低多达82% 的辐射剂量。另一项实验显示，在相同的剂量条件下，与FBP相比，ASiR-V可以对低对比分辨率（LCD）提高135%。在临床实验中，ASiR-V同样可以显著地降低胸部图像和腹部的图像噪声（图3）。
传统的迭代重建算法在降低噪声的时候，往往会导致图像空间分辨率的降低。ASiR-V由于在迭代过程中纳入了被扫描物体模型和物理模型，在降低剂量的同时可以保持空间分辨率不变；在相同的剂量条件下，与FBP相比，ASiR-V有提高空间分辨率的能力。图4所示一个踝部扫描的病例，在低剂量条件下ASiR-V将图像噪声抑制到与FBP相似的水平，同时明显提高皮质骨的空间分辨率。 
此外,当临床扫描的剂量降低到一定程度时,光子饥饿 & #40;Photon Starvation& #41; 现象会导致图像中的低信号伪影& #40;如条状伪影& #41;，干扰临床重要信息的获取，影响诊断的精度。同样得益于被扫描物体模型和物理模型的纳入，ASiR-V 可以有效地抑制该伪影。图5所示的心脏扫描中，ASiR-V重建图像几乎完全去除了FBP重建图像中出现的低信号伪影。
全模型实时迭代ASiR-V平台，不仅可以降低扫描和重建时产生的各种噪声，还可以提高组织的低密度对比度，提高空间分辨率，同时减少图像伪影。相对于FBP，ASiR-V可以降低多达82%的辐射剂量，同时保证了实时的重建速度——这就是Revolution CT低剂量的极致，她将带给CT扫描一个安全的保障！
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