在临床试验的实施过程中，来自临床中心、申办方的协调员、监查员小伙伴经常受到IRC供应商对于影像的质疑：层厚不满足要求、层间距不满足要求、请上传重建后影像……云云。这些都是什么概念？供应商的质疑说的都是什么？
在医学影像领域，层厚、层间隔、层间距……这些参数的设定直接影响到图像的质量和评估的准确性。对于CT和MRI等成像技术，理解这些参数不仅是确保图像精确度的关键，也是准确识别和评估病灶的重要基础。
层厚 Slice Thickness
层厚是诸多图像参数中较为容易理解的一个。
简单来说，层厚指的是每一张图像所代表的身体内部层面的厚度。可以将其类比为切面包时每一片的厚度，在CT或MRI图像中，每一片层厚就像是面包片的厚度。层厚5mm，就是把5mm厚的面包拍扁了观察；层厚1mm，就是切更薄的面包片，把1mm厚的面包拍扁了观察。
左：5mm“厚面包片”；右：1mm：“薄面包片”
层间距、层间隔，这些概念是什么？
这些术语在不同文献中可能存在差异，容易引起混淆。在交流时需要特别小心，确保大家指代的是相同的概念。
- Interval, Spacing
这两个术语通常用来描述相邻两层切片中心之间的距离。在CT领域，"Interval"或"Spacing"常常互换使用。
举个例子
假设在一个5 mm层厚的扫描中，第1层涵盖0 mm至5 mm的位置，中心在2.5 mm；第2层涵盖5 mm至10 mm的位置，中心在7.5 mm。这时， Interval或Spacing为5 mm（7.5 mm - 2.5 mm = 5 mm）。
如果第2层从6 mm开始，Interval或Spacing将变为6 mm（8.5 mm - 2.5 mm = 6 mm）。当Interval或Spacing与层厚相同，图像无缝连接；而当Interval或Spacing大于层厚时，层与层之间会出现未显像的部分（有间隙）。
- Gap
在MRI领域中，Gap指的是相邻层面之间没有显像的距离。如果MRI扫描层厚为5 mm，但层与层之间跳过了一部分区域，第二层从6 mm开始，这时Gap为1 mm（6 mm - 5 mm = 1 mm）。当Gap大于0时，图像中可能会存在信息缺失的区域。
划重点
Interval, Spacing, Gap. 这些参数对于肿瘤评估是有影响的。
以RECIST 1.1为例，在5mm无间隙扫描（Slice Thickness = 5mm, Interval = 5mm）的图像中，靶病灶的最小尺寸要求为10mm；但如果存在1mm的间隙（Slice Thickness = 5mm, Interval = 6mm, Gap = 1mm），那么靶病灶的最小尺寸要求就是6 mm × 2 = 12 mm，即靶病灶的最小尺寸要求是以Interval或Spacing计算的。同样的，如果在5mm层厚、30% Gap (1.5 mm)的图像中，靶病灶的最小尺寸要求则是13mm；此时如果在基线测量病灶大小为11mm，是不能满足靶病灶尺寸要求的。
Gap=影像信息存在缺失，那为什么要允许Gap存在呢？
在日常工作中，CT影像通常采用无间隙重建，因此有间隙的CT影像较为少见。然而，在MRI影像中，层间隙的设置却较为常见。这引起了一个常见的问题：为什么MRI难以做到无间隙扫描，甚至最低也需要设置10%或15%的间隙？
这个问题的核心涉及一些磁共振扫描的原理，如射频脉冲、选层梯度、激发层边缘等。对此感兴趣的读者可以进一步查阅相关资料。以下是MRI中设置层间隙的两个主要原因：
1. 减少信号干扰，提升图像质量：
MRI设置层间隙的根本原因在于提升图像质量。由于MRI成像中，相邻层面如果过于接近，可能会产生信号干扰（例如交叉激发效应），导致图像质量下降。通过设置一定的层间隙，可以减少这种信号干扰，使每个层面的信号更加独立，从而提升图像的清晰度和准确性。
2. 避免检查时间过长：
如果将层间隙设置为0，同时希望图像质量不受影响，通常需要延长扫描时间。因此，在大范围的扫描（如腹部、盆腔）中，厂家通常会在默认序列中设置约10%-15%的层间隙，以平衡图像质量与检查时间。
然而，在小范围的扫描（如颅脑MRI）中，随着设备和扫描技术的进步，尤其是各类加速扫描技术的应用，使得无间隙扫描越来越广泛。2019年FDA对于中枢神经系统转移瘤影像采集标准提出了更高要求，0 mm层间隙的要求已经写入共识。对于颅脑这样“寸土寸金”的结构，如果存在层间隙的设置，可能会影响病灶的检出。
不过我们也必须认识到，现如今依然有大量的医院采用5 mm层厚、1 mm-1.5 mm层间隙的颅脑MRI扫描设置，这意味着在需要评价中枢神经系统转移瘤的临床试验中，我们需要根据研究中心的情况进行必要的调整。
层厚或者层间隔大于要求的数值会带来什么不利影响？
厚层影像相较于薄层影像，存在更明显的部分容积效应（Partial Volume Effect）
部分容积效应：在厚层影像中（例如5mm层厚对比1mm层厚），一个相同的图像像素中（例如长1mm宽1mm高5mm，对比长1mm宽1mm高1mm）包含了来自更多组织或结构的信息。这种情况下，来自不同组织的信号在这个像素内混合、平均，会导致图像中解剖细节的模糊。这种现象称为部分容积效应。
部分容积效应对于小病灶的影响较为明显。例如一个直径为3mm的球形脑转移灶，在1mm层厚影像中可以完整地体现病灶的整体特征，而在5mm层厚影像中，就包含了混杂的信息：3mm的病灶信息，以及2mm的毗邻组织信息，病灶的信号强度也会被毗邻组织信号稀释，导致病灶显示不清晰，如果影像层面恰好只涵盖了一部分病灶，在图像上的显示则会更加不明显。假如这枚病灶恰好在基线显示浅淡、而在基线后得以识别，则会以新病灶记录，造成疾病进展的“假阳性”表现。
同样的道理也适用于层间隔，由于层间隔内的生物信息在影像上没有得到显示，对于小病灶遗漏检出的影响也必须得到我们的重视。
层厚越薄，看得越清楚吗？
我们有时也会落入另一个方向的误区，认为薄层影像具备全方位的优势，对于所有图像都追求薄层影像，我们需要认识到：层厚薄≠图像质量高。
特别是对于腹部影像而言，器官体积大、扫描范围大，在临床诊疗、临床试验中，5mm的常规层厚使用更为广泛。薄层影像虽然在原理上会带来清晰的解剖结构，但在腹部影像采集中，层厚变薄、每一层的信号量也在减少，相比于有效信号，背景噪声的比例增加：图像的信噪比减低，反而使得细节不如预期的清晰。
什么是扫描，什么是重建？
一些读者可能已经发现，在上面的段落里，我们一会儿提到“扫描层厚”，一会儿提到“重建层厚”，这两个到底有什么区别呢？
在CT轴扫模式和MRI 2D采集时，设置5mm的层厚，采集的就是5mm层厚数据，原始数据就没有太多后处理操作的空间：如果采集时的层厚是5mm，想要重建成3mm，那是不可能的。这一类的参数调整，只能在扫描开始之前在设备上进行设定。
但对于CT螺旋扫描和MRI 3D采集，原始数据采集的颗粒更加细小，可以达到亚毫米级别，对于这些原始数据，我们可以通过重建的后处理方式，根据不同参数要求进行再加工。
例如：
将胸部CT原始数据重建得到5mm肺窗影像；
将腹部增强CT原始数据重建得到胰腺区域3mm影像；
将3D采集的颅脑增强T1WI原始数据重建得到轴位、冠状位、矢状位1mm无间隔影像。
只要原始数据还在，并且原始数据满足条件，影像重建可以通过后处理方法得到其他层厚、层间隔、扫描方位的图像。
TAKEAWAYS
通过对Slice Thickness、Interval、Spacing、Gap及其相关概念的分析，我们可以看出这些参数在影像质量和诊断准确性中的重要性。
1. 在应对文档和质疑时，一定要厘清这些术语与实际对应的物理概念
2. Slice Thickness、Interval、Spacing、Gap，这些参数设置过高，会对疗效评估产生负面影响，对于基线靶病灶的选取也提出了不同的尺寸要求
3. 薄层影像虽然能够减少部分容积效应，但并不总是最优选择，尤其在涉及较大扫描范围时，厚层影像在信噪比方面更具优势。
4. 合理设置层间隙，可以避免信号干扰、提升图像质量。
5. 有些影像质量缺陷是可以通过后处理重建补救的，而有些缺陷却无法挽回。
6. 对于临床试验中影像的高质量采集，需要各方共同的努力，为受试者疗效的准确评估提供可靠的依据。
