科學通報 | 人工智能賦能CT輻射劑量優化

醫療實踐中，X射線計算機斷層掃描成像（Computed Tomography, CT）已成為精準診斷不可或缺的工具，全球范圍內CT檢查占醫療照射總人次的9.0%。雖然CT掃描有重要的診斷價值，但同時也使受檢者暴露于高頻次的電離輻射中。UNSCEAR發布的2020/2021報告中顯示，在所有放射診斷成像中，CT檢查對集體有效劑量貢獻高達61.6%，遠高于X射線平片和核醫療診斷等其它放射診斷手段對公眾的劑量貢獻。相關研究表明，近年來由CT輻射引起的癌癥數量比早期CT檢查高出3到4倍。因此，在確保臨床CT成像診斷價值的前提下，將輻射劑量控制在合理最低水平是放射防護的最終目標。

人工智能（Artifical Intelligence, AI）被認為是近年來最具有顛覆性的新興技術，其已經深刻影響了當今社會的各個領域。在CT輻射劑量優化研究中，人工智能技術已被廣泛應用于CT檢查的各個環節，包含自動定位技術、自動曝光控制、圖像重建和輻射劑量評估等（圖1）。當受檢者未能以機架等中心點為基準定位時，受檢者所受的輻射劑量將會產生偏差，圖像質量也會受到不同程度的影響。為了減少CT檢查中受檢者的擺位誤差，一些CT設備的檢查床上方安裝了3D攝像頭，并利用人工智能算法檢測受檢者體表輪廓實現了自動精確定位。相關研究結果顯示，與手動定位相比，自動定位總時間縮短28%，受檢者偏離等中心距離顯著減小，輻射劑量降低16%。同時，圖像噪聲降低9%、信噪比更高。在CT掃描時，自動曝光控制技術常被使用以降低輻射劑量，其主要通過實時調整管電流以適應受檢者解剖結構、體型和尺寸導致的衰減差異，從而在可達到的最低劑量下保持穩定的圖像質量。人工智能算法可以為自動曝光控制技術提供更準確的輸入信息，自動確定各投影角度和掃描位置的管電流，以滿足預設的目標。在CT圖像重建過程中，人工智能解決的主要問題是如何從不完整的投影或低質量圖像中恢復出高質量的CT圖像，從而實現在低劑量條件下也能獲得清晰的診斷級圖像（圖2）。現有基于深度學習的CT圖像重建技術能夠將輻射劑量降低30%-83%。這些基于人工智能的CT圖像重建技術為降低CT輻射劑量、提升圖像質量提供了新的解決方案，展現了人工智能在醫學影像領域的巨大潛力和應用前景。

此外，人工智能技術還被應用于評估受檢者接受CT檢查時的輻射劑量，幫助放射科醫生實時了解受檢者接受劑量的水平。臨床上常用的輻射劑量估算方法是使用劑量仿真體模進行劑量沉積測量或基于蒙特卡羅模擬進行計算，這需要耗費很長的時間，而基于深度學習的劑量評估算法能在約1.5秒內完成全身CT掃描數據處理，目前已成為蒙特卡羅模擬的重要替代方案。除了直接用于輻射劑量評估之外，人工智能技術還被用于輔助人體計算體模的構建，間接提升CT檢查輻射劑量的評估精度?；谌斯ぶ悄茏詣庸串嫼团錅始夹g建立的體模快速構建框架在大多數器官的輻射劑量估算中顯示出小于10%的誤差，明顯優于當前最先進的方法。

然而，AI在CT劑量優化中的落地仍面臨多重復雜障礙。首要難點在于模型泛化能力，臨床真實環境下往往存在不同品牌、型號的CT設備。其硬件構造、掃描協議、原始數據處理方式差異巨大，且受檢者體型、掃描部位和診斷需求均存在差別。在特定數據集上訓練表現優異的模型，遷移到真實臨床場景時，其劑量優化效果可能大幅衰減甚至失效，嚴重制約了大規模臨床部署。其次，人工智能的“黑箱”特性帶來的可解釋性缺失導致其在臨床上難以被信任，醫生需要理解AI推薦特定低劑量參數的邏輯依據，若AI無法清晰闡明其決策鏈，尤其在面對因降劑量可能導致的細微病灶漏診風險時，臨床醫生將難以采納其建議。盡管挑戰重重，人工智能技術也正在引領各個領域的質變?；谌斯ぶ悄艿姆派湓\斷全流程智能化終將引領一個更安全、更精準、更智能的CT診療模式，在最大化為受檢者健康服務的同時，將輻射風險降至最低。

圖1 人工智能技術在CT檢查各個流程中的應用

圖2 人工智能算法在兩種不同的低劑量CT掃描技術下實現圖像質量提升的效果。(a) 降低管電流實現低劑量CT掃描；(b) 縮減采樣視圖并降低管電流實現低劑量CT掃描

首都醫科大學附屬北京友誼醫院張治杰為本文的第一作者，首都醫科大學附屬北京友誼醫院王振常院士、首都醫科大學附屬北京同仁醫院牛延濤主任為本文的通訊作者，本文獲得了國家自然科學基金(82271988)、北京學者(京人社專家發〔2015〕160號)、國家自然科學基金重大科研儀器研制項目(62227804)和中央保健科研課題——重點課題(2024ZD16)資助

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張治杰，胡艷軍，劉丹丹，等. 人工智能在CT輻射劑量優化中的應用現狀與挑戰. 科學通報, 2025

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5219.

https://doi.org/10.1360/CSB-2025-5219

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