CT去金属伪影技术在腰椎内固定术后扫描中的作用进展

聂泽花尚珍田惠民

摘要：腰椎金属内固定技术是现阶段临床较为常见的腰椎疾病治疗手段，但在术后的CT扫描中，受金属伪影的影响下，导致影像成像的质量准确性不佳。最近几年来，CT去金属伪影技术的发展，为解决腰椎金属内固定扫描所存在的局限性，提供了新的可能。本文就CT去金属伪影技术在腰椎内固定术后扫描中的作用进展，展开综述，希望以此可以给广大相关工作者，以建议或启发。

关键词：CT去金属伪影技术；腰椎金属内固定扫描；作用进展；综述

引言：从CT去金属伪影技术的临床角度来说，其本质利用多种图像重建以及伪影波过滤技术，可以有效降低腰椎金属内固定扫描中，金属伪影所造成的图像影响，以更加清晰地观察患者椎间盘的具体状态，以及判断患者椎管是否通畅，从而辅助医生诊断患者是否存在腰椎间盘退变等异常情况，同时也可以为患者康复提供必要的指导。

    一、金属伪影在腰椎内固定术后扫描中的影响

于文娟等人[1]认为，金属伪影是指在CT图像检测的过程当中，由于金属物质导致对CT图像所产生的干扰现象。在腰椎金属内固定术后，患者在进行CT扫描的过程当中，螺钉、钢板等等，均会造成金属伪影，导致CT图像的成像质量下降。一方面，金属物质对X射线有着较强的吸收能力，这类吸收能力可能导致CT成像对患者周围软组织的对比度模糊，使医生很难通过CT图像，对患者腰椎间隙状态以及患者腰椎周围组织的病变情况，进行具体的判定。另一方面，金属伪影可能导致患者骨质细节难以辨清，比如像椎体骨质损坏，以及椎间盘退变等等。因金属伪影可能掩盖这类细节，从而对患者的病变判断失准。而上述所提到的金属伪影所造成CT图像对比度下降，影响骨性结构的观察，均可能导致医生判断失误。在评估椎间隙融合或者是骨质情况时，医生很难通过CT图像对患者的具体情况进行判断。因此需要采取相关的技术手段，以消除金属伪影对CT成像所造成的影响，以提高CT图像整体质量，为医生诊断提供准确性的图像支持。

   二、CT去金属伪影技术的作用机制

成庆等人[2]认为，CT去金属伪影技术，其主要就是利用技术手段，减少传统CT图像当中因金属物体，对CT成像所造成的伪影方法。这种技术通过图像重建算法以及图像后处理算法，均可以有效消除金属伪影，比如较为常见的数学模型技术、统计学技术，以及计算机技术等等，对图像伪影进行修复，从而提高CT成像的整体质量。除此之外，常用的CT金属伪影技术，还包括深度学习、模板匹配等。该类方法可以根据金属物体的具体位置、形状以及大小，对金属伪影进行针对性地修正。从而提高CT图像的整体可视度具有重要作用。

三、CT去金属伪影技术在腰椎内固定术后扫描中的作用进展

（一）模型基础的去金属伪影方法

王宏伟等人[3]在实际研究中发现，模型基础的金属伪影去除方法，其本身使用数学模型以及数学算法，可以减少或直接消除，金属伪影对CT图像所造成的影响。这些方法通过对金属伪影形成的机制，进行建模分析，从而实现CT图像的重组和优化。较为常见的模型基础算法有“基于水平集方法的金属伪影去除技术”其本身可以对金属伪影的形成过程进行建模和分析，通过定义一个能量的函数，可以还原真实图像和金属伪影之间成像，所存在的差异性，并采用数值优化的算法，以计算出最小能量的函数，从而达到去除金属伪影的目的。除此之外，朱小忠等人[4]，在能谱CT结合MARS技术在去除膝关节金属伪影的临床研究中，认为，这类方法可以根据金属物体的具体位置以及形状，对金属伪影进行针对性和准确性的修正。由此可见，通过数学建模对其进行分析处理，对腰椎金属内固定扫描中，金属伪影进行消除或者是修正，从而提高CT图像的整体质量具有实际作用。

（二）深度学习的去金属伪影方法

对于深度学习去金属伪影的方法来说，马富强等人通过相关研究得出[5]，深度学习使用深度神经网，以减少或消除金属伪影，对CT图像所造成的干扰和影响。和传统的模型基础算法相比，深度学习方法可以通过大量数据进行样本学习，以及复杂神经网的模型构建。以此更可以精准地捕捉金属伪影的本质特点，以及模式，从而达到更好去除金属伪影的目的和效果。比如较为常见的深度学习法是基于卷积神经网络（CNN）的相关技术。通过训练一个具有CNN的全连接神经网，把金属伪影图像作为一种输入信号，真实图像作为一种输出信号。通过反向传播算法的相关参数，使网络可以学习到金属伪影其自身的规律以及形成特点，并精准地去除CT扫描过程当中，所存在的金属伪影图像[6]。除此之外，朱维聪等人[7]，在去金属伪影技术联合第四代迭代重建技术在腰椎内固定术后的应用价值研究中，发现在生成对抗网络（CAG）的深度学习的办法，也是现阶段常见的去金属伪影的技术方法。李艳等人[8-9]CAG是由生成器和判断器所共同构成的网络结构，生成器负责去除金属伪影，而判断器则是生成真实的CD图像。通过对抗训练，生成器和判断器，二者之间可以相互优化，从而形成一个更加逼真还原的图像。总而言之，无论是对于卷积神经网络还是对抗网络来说，其自身在CT去金属伪影技术应用过程当中，均具有很大的潜力。通过大量的数据分析，形成和构建神经网络模型，可以更高、更准、更好地去除金属伪影

[10]。

（三）物理模型的去金属伪影方法

物理模型去金属伪影的方法，和上述所提到的深度学习方法存在明显的不同，其本身是依赖于物理过程的建模和理解[11]。对金属伪影的形成机制进行本质的研究，比如较为常见的物理模拟技术来说，就是通过对金属微影的形成机制进行仿真模拟，以预测金属伪影可能存在的位置、形状以及强度，然后通过方法对其进行修正，从而消除金属伪影。除此之外。赵强等人[12]根据相关研究表明，物理约束的优化技术，也可以解决金属伪影的产生，通过物理约束来指导金属伪影所形成的过程。比如，可以使用正则画像来约束正后的图像，还原相似程度，从而减少金属伪影的同时，还可以保证CT图像扫描的细节和结构，但是物理模型去金属伪影的方法，需要较多的计算资源，并且对金属伪影形成机制的了解要求是比较高的[13-15]。

结束语

综上所述，随着现阶段计算机技术的不断发展和进步，CT去金属伪影技术在腰椎内固定术后扫描中的作用进展前景愈发广阔，这不仅可以提高CT成像的整体质量，更可以为医生的临床诊断、治疗提供重要的依据。而未来随着各类新技术手段的衍生，该技术也会朝着多样化的趋势发展，以提供更加真实清晰的设计成像技术。

参考文献

[1]于文娟, 沈文, 张晓东. 双能CT金属去伪影技术对髋关节金属假体伪影的临床评价[J]. 临床放射学杂志, 2023, 42 (11): 1825-1829.

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[7]朱维聪, 曾慧芸, 范林. 去金属伪影技术联合第四代迭代重建技术在腰椎内固定术后的应用价值[J]. 中国现代医药杂志, 2021, 23 (3): 37-41.

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[9]王宏伟, 苗艺博. 骨科金属去伪影技术对人工关节置换术CT检查图像质量的影响[J]. 影像研究与医学应用, 2023, 7 (15): 34-36.

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