第五章　新冠肺炎影像数据后处理

第一节　图像重建及三维后处理

一、高分辨率算法重建

CT原始数据（raw data）是指CT扫描时探测器接收到透过人体后衰减的X线信号经放大与模拟数字转换后所得到的数据，其中包含大量的扫描信息，在临床工作中，原始数据临床一般极少用到，医务人员常用到的大量CT图像是经过重建计算机利用原始数据重建处理后形成显示黑白灰阶图像的显示数据（disply data）。显示数据是指将原始数据转化成横断面图像的技术过程，所有数据首先进行“锥束”（cong beam）重建，校对X线束的照射角度，同时数据实施后过滤和卷积（back afiltration and convolution）运算，将散在高斯分布的数据曲线（Gaussian data curves）平均到数据点（data points）。原始数据可以重新使用和重建图像，换句话说，可以从原始数据中根据需要通过一定的数据运算改进数据重建。目前，大多数CT厂商使用较多的数据算法有滤波反投影（filter back projection, FBP）和迭代算法。

新冠肺炎CT扫描原始数据往往使用肺窗算法重建，目的是显示最佳支气管和肺间质病变。低端CT采用滤波反投影算法重建，高端CT采用迭代算法重建可降低辐射剂量，对于新冠肺炎采用高分率算法重建，可早期发现轻型患者磨玻璃影。重建层厚5 mm，重建间隔5 mm。肺窗：窗宽1 200～1 500 Hu，窗位-400～-600 Hu，纵隔窗：窗宽：35～450 Hu。图像重建通常采用标准算法（纵隔窗）和肺算法（肺窗）；观察解剖细节、支气管病变和磨玻璃影，采用高分辨算法，图像边缘勾画锐利，适合肺窗及小病变显示，重建层厚≤1 mm，重建间隔3～5 mm，对合并骨质病变者，重建骨窗窗宽：1 000～2 000 Hu，窗位：300～500 Hu。所有重建图像上传工作站。