Parametric-MAA：术中锥形束 CT（CBCT）中快速、以目标为中心避免金属伪影的新方法

　　在术中锥形束 CT（CBCT）成像中，金属伪影是个难题，影响图像质量和临床评估。研究人员开展了参数化金属伪影避免（P-MAA）方法的研究。结果显示，该方法有效，能快速优化扫描轨迹。这为 MAA 技术的临床应用迈出重要一步。

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　　在骨科和创伤手术中，术中锥形束 CT（CBCT）是验证植入物放置情况的重要工具。就拿椎弓根螺钉固定手术来说，精确的螺钉定位对脊柱稳定性至关重要，CBCT 能在术中对植入物的对齐情况进行关键的验证。然而，金属植入物的存在却引发了严重的问题，它会产生金属伪影，极大地降低图像质量，让重要的解剖结构变得模糊不清，严重限制了 CBCT 在准确评估方面的临床效用。

为了解决 CBCT 中金属伪影的难题，此前已经有不少研究探索了各种方法。比如后处理方法中的金属伪影减少（MAR）技术，像 FS-MAR 这类技术，在减轻轻度到中度伪影方面有一定效果，但面对较强的伪影时就力不从心了。除了后处理，轨迹优化也被当作一种在图像采集过程中直接避免伪影的方法进行研究。虽然非圆形轨道在减少一般伪影方面有效果，但在实际临床应用中，它面临着监管和后勤方面的挑战。还有一些方法，会优先考虑辅助金属物体，而忽视了临床相关的植入物，导致轨迹选择不理想。而且，现有的基于深度学习分割金属和光线追踪来评估候选投影的方法，在当前的 C 型臂系统上实时实施也困难重重。

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在这样的背景下，来自德国弗里德里希 - 亚历山大大学（Friedrich-Alexander-University）和西门子医疗（Siemens Healthineers AG）的研究人员开展了一项关于参数化金属伪影避免（Parametric-Metal Artifact Avoidance，P-MAA）方法的研究。他们提出的 P-MAA 方法，旨在通过对感兴趣物体进行参数化表示，以更高效、更有针对性地优化扫描轨迹，减少金属伪影，为术中 CBCT 成像提供更可靠的图像，这一研究成果发表在《International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery》上。

研究人员在开展这项研究时，主要用到了以下关键技术方法：

1. 深度学习目标检测：利用更快的 R-CNN 架构结合 Detectron2 框架，训练模型检测术中 X 射线透视图像中的金属物体（如椎弓根螺钉），并识别其关键点（螺钉头部和尖端）。
2. 物体椭圆建模：将检测到的金属物体用椭圆表示，通过校准的投影矩阵将关键点反投影到 3D 空间，进行三角测量，拟合椭圆来描述物体的位置、方向和范围。
3. 轨迹优化：基于椭圆模型计算每个视图对金属伪影的贡献，通过调整 C 型臂的倾斜角度，选择使金属伪影贡献最小的倾斜角度，以优化扫描轨迹。

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下面来看看具体的研究结果：

1. 检测模型性能评估：训练的更快 R-CNN 检测模型在测试集上进行评估。在模拟数据上，模型表现最佳，边界框（Bounding Box，BBox）的 AP_0.50:0.95达到 0.958，关键点的 AP_0.50:0.95为 0.900。在临床数据上，虽然性能有所下降，但 BBox 的 AP_0.50仍高达 0.941。这表明模型在临床复杂环境下虽有挑战，但仍具有一定的鲁棒性。
2. 椭圆基视图评分与分割基视图评分方法比较：将基于椭圆的视图评分方法与基于 3D 体素化掩模的光线追踪方法进行比较。结果发现，基于椭圆的方法计算的度量图与基于 3D 金属掩模生成的度量图相似，且两者预测的最佳倾斜角度基本一致。同时，基于椭圆的方法计算速度快约 33 倍，在不牺牲准确性的前提下，更适用于实时应用。
3. 对金属伪影的影响 - 尸体研究：在尸体腰椎（L1 - L4）植入不同厚度的椎弓根螺钉，分别进行 0 度倾斜（标准程序）和 P-MAA 方法预测的最佳倾斜角度扫描。结果显示，P-MAA 方法计算出的最佳倾斜角度（δ?=25°）显著减少了金属伪影，螺钉的轮廓更清晰，条纹伪影更少。而且，通过比较预测的伪影严重程度和测量的螺钉厚度，发现两者高度吻合，证明了 P-MAA 方法在预测和减少金属伪影方面的有效性。

在研究结论和讨论部分，研究人员指出，尽管训练的检测模型在从模拟数据到临床数据的应用中性能有所下降，但仍能有效地泛化到临床场景，成功检测出临床数据中 94% 的螺钉。P-MAA 方法在减少金属伪影方面效果显著，能够以单个螺钉为基础预测伪影，相比基于分割的方法，更具针对性。该方法的计算效率也很高，计算度量图的速度比基于详细 3D 金属掩模的方法快 33 倍。

不过，这项研究也存在一些局限性。例如，从两个视图进行三角测量依赖于关键点在不同视角下的不变性，当多个螺钉位于同一极线平面时，可能会出现对应问题。而且整个模型管道没有进行端到端测试，当前方法只考虑了倾斜的圆形轨道。未来可以通过纳入更多现实临床数据来提高检测率，进一步缩小模拟数据和现实世界性能之间的差距；还可以开展以目标为中心的任务特定优化，让 P-MAA 方法不仅能减少伪影，还能适应特定的手术成像任务。

总的来说，P-MAA 方法为避免 CBCT 成像中的金属伪影提供了一种新颖且高效的途径，与以往基于分割的技术有本质区别。它通过利用椭圆等替代形状模型，实现了更快、更有针对性的轨迹优化，在减少伪影的同时保持了计算效率，为未来以目标为感知的优化发展奠定了基础，有望推动临床成像中更灵活、任务特定的金属伪影减少策略的发展。

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