崔百?gòu)?qiáng),馬婭瓊,王文娜,柏啟州,茍?jiān)凭?/p>
70年代至今,計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)技術(shù)迭代更新,從傳統(tǒng)CT發(fā)展到如今的光譜CT,實(shí)現(xiàn)了從單純解剖成像到功能成像的轉(zhuǎn)變[1]。傳統(tǒng)CT成像基于組織衰減系數(shù)來(lái)區(qū)分密度差異,但對(duì)軟組織分辨力較差,有時(shí)難以鑒別腫瘤浸潤(rùn)和纖維增生反應(yīng)。隨后出現(xiàn)的雙源CT和快速管電壓切換的能譜CT,實(shí)現(xiàn)了物質(zhì)整合與分離,提高了成像質(zhì)量,但由于投影數(shù)據(jù)域解析存在時(shí)間或空間上不完全匹配的問(wèn)題,無(wú)法消除原始數(shù)據(jù)域的反相關(guān)噪聲[2]。新興的光譜CT技術(shù)是基于雙層能譜探測(cè)器,具有多參數(shù)成像能譜CT的特點(diǎn)(如單能量成像、物質(zhì)分離、能譜曲線、提高軟組織對(duì)比度等)[3],其在掃描前不用預(yù)判是否需要雙能量掃描,沒(méi)有器官和掃描視野的限制,而且高、低能兩套數(shù)據(jù)集在空間和時(shí)間上完全配準(zhǔn),有助于大幅度降低能譜圖像的噪聲[4-6]。目前,光譜CT在人體腫瘤的診療中均有廣泛的應(yīng)用,且相關(guān)研究日漸成熟,本文就光譜CT成像在腫瘤分期、鑒別診斷、熱消融等方面的應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)介紹。
光譜CT采用立體結(jié)構(gòu)式設(shè)計(jì),上下兩層分布有不同的晶體閃爍物質(zhì)。上層探測(cè)器采用納米釔金屬為基質(zhì)的閃爍晶體,接收低能光子,而下層采用稀土陶瓷材質(zhì)感光材料和高分子氧化釓,接收高能光子。為避免上下層串?dāng)_[7],高能和低能光子分別通過(guò)側(cè)置的光電二極管,并行傳輸光子信息,光子信息轉(zhuǎn)化為電信號(hào)后通過(guò)數(shù)據(jù)處理軟件再轉(zhuǎn)化為原始數(shù)字信號(hào)數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)在投影數(shù)據(jù)域內(nèi)時(shí)間和空間上完全匹配并解析重建為全息光譜圖像基圖[4-6,8-9],不僅可生成混合能量的傳統(tǒng)圖像(conventional image,CI),還可生成光譜圖像,其包括動(dòng)脈期和靜脈期的40~200 keV虛擬單能量圖像(virtual monoenergetic image,VMI)和物質(zhì)分離圖像(碘密度圖、尿酸圖、虛擬平掃圖、有效原子序數(shù)圖等),從而為腫瘤疾病的診斷提供更多參考信息[5,10]。
能譜CT的低能VMI雖然可以提高對(duì)比劑的對(duì)比度,強(qiáng)化腫瘤組織與正常組織的差異,但同時(shí)也增加了圖像噪聲。而新興的光譜CT由于獲取的高、低能兩套數(shù)據(jù)集在空間和時(shí)間上完全配準(zhǔn),大幅度降低圖像的噪聲,避免了能譜CT經(jīng)常需要二次檢查的弊端[11],理論上可在更短的時(shí)間內(nèi)獲得更加清晰的成像圖像,有利于提高病灶的檢出率[5,12-14],尤其對(duì)于富血供病灶,由于更多的碘對(duì)比劑流入,組織碘密度增加,與周圍正常組織的強(qiáng)化對(duì)比會(huì)更加顯著。因此,光譜CT在不增加圖像噪聲的情況下,提高了圖像分辨率,可為疾病診斷與治療提供相應(yīng)的依據(jù),具有一定的研究?jī)r(jià)值與應(yīng)用前景。
口腔癌和咽喉癌的診斷需要具有較高敏感度和特異度的成像設(shè)備,還需足夠的空間分辨率來(lái)評(píng)估腫瘤邊緣以及鄰近結(jié)構(gòu)的關(guān)系[15-16]。MRI是頭頸部腫瘤診斷的金標(biāo)準(zhǔn),但對(duì)于吞咽困難或者正常解剖結(jié)構(gòu)改變的患者來(lái)說(shuō),難以保持長(zhǎng)時(shí)間姿勢(shì)不變,降低了MRI的診斷效能。傳統(tǒng)CT具有攝片過(guò)程快速、成本相對(duì)較低的優(yōu)勢(shì)而被廣泛使用,但對(duì)組織間的分辨力有限。而光譜CT可以根據(jù)不同組織對(duì)光子能量吸收系數(shù)的差異來(lái)區(qū)分組織。Fabian等[17]證實(shí),光譜CT 40 keV VMI相對(duì)于CI具有更高的組織對(duì)比度,可量化腫瘤碘攝取值,提高原發(fā)性和復(fù)發(fā)性頭頸部位腫瘤診斷及分期的準(zhǔn)確性。
食管癌的總生存率約為12%~20%,是全球癌癥相關(guān)死亡重要原因之一[18]。而明確治療前分期對(duì)確定食管癌的治療方案至關(guān)重要,早期進(jìn)行食管切除手術(shù)可顯著改善患者預(yù)后[19-20]。超聲內(nèi)鏡是食管腫瘤分期的重要參考標(biāo)準(zhǔn),傳統(tǒng)CT則為術(shù)前評(píng)估的重要組成部分,主要用于評(píng)估腫瘤轉(zhuǎn)移灶以及周圍器官的毗鄰情況,但對(duì)于局部腫瘤的成像顯影并不清晰。多項(xiàng)研究[21-23]發(fā)現(xiàn),VMI和碘密度圖在各種惡性疾病的分期中具有額外的診斷價(jià)值。Zopfs等[24]研究發(fā)現(xiàn),在食管原發(fā)腫瘤評(píng)估方面,碘密度圖評(píng)分最高,而血管描繪上更傾向采用40 keV VMI。雖然光譜CT多參數(shù)成像在區(qū)分腫瘤浸潤(rùn)方面有限,但其低能VMI結(jié)合碘密度圖的方式提高了治療前食管原發(fā)腫瘤、動(dòng)靜脈血管及周圍淋巴結(jié)圖像的分辨率。
胰腺導(dǎo)管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)是一種全身惡性腫瘤,惡性程度高[25],而典型的PDAC在傳統(tǒng)CT影像上表現(xiàn)為血管化程度較低的低密度影,與鄰近的胰腺實(shí)質(zhì)之間密度差異很小,約有14%的PDAC傳統(tǒng)CT難以鑒別[26-27],但光譜CT能夠獲取相同時(shí)間及空間分辨率圖像,并在投影數(shù)據(jù)域采用反相關(guān)噪聲算法進(jìn)行圖像處理,從而減少光譜CT整個(gè)能量譜中的噪聲[28-29]。Nagayama等[30]發(fā)現(xiàn),光譜CT可以改善PDAC成像質(zhì)量,尤其是靜脈期腫瘤40 keV VMI在評(píng)估胰腺周圍靜脈和肝轉(zhuǎn)移方面效果最佳,并且噪聲的可感知性較低,有助于提高胰腺腫瘤分期的準(zhǔn)確性。
直腸癌是臨床上常見(jiàn)的惡性腫瘤之一[31,32],與結(jié)腸癌相比,年輕患者的五年總體生存率為66.5%,近十年來(lái)發(fā)病率和死亡率明顯上升[33-34]。目前臨床上多采用MRI與MSCT進(jìn)行直腸癌術(shù)前分期。但腫瘤周圍伴有炎性反應(yīng)區(qū)時(shí),其影像表現(xiàn)與腫瘤侵犯相似,MRI和MSCT較難甄別腫瘤邊緣異常信號(hào)來(lái)源,因此可能導(dǎo)致腫瘤過(guò)度分期[35-36]。譚晶文等[37]研究發(fā)現(xiàn),40 keV VMI質(zhì)量最好,對(duì)直腸癌T分期的符合率約為67.4%(P<0.05),術(shù)前診斷局部進(jìn)展(T3、T4)的診斷率約為83.7%,特異度約為58.8%(P<0.05)。新型光譜CT可提高術(shù)前直腸癌T分期的符合率,結(jié)合光譜CT VMI在一定程度上可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)MRI和MSCT對(duì)直腸腫瘤過(guò)度分期的不足,進(jìn)而提高直腸腫瘤分期的準(zhǔn)確性。此外,Sauter等[38]首次研究了MRI與光譜CT成像之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)碘濃度值(Iodine concentration,IC)與MRI表觀擴(kuò)散系數(shù)具有極好相關(guān)性(r=0.73,P=0.01)。因此,當(dāng)存在MRI檢查禁忌時(shí),光譜CT可能成為評(píng)估直腸癌分期及療效的首選成像方式。
腫瘤病灶定位判斷一般的影像均可較清楚顯示,但需注意原發(fā)瘤與轉(zhuǎn)移瘤的鑒別[39]。隨著低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描應(yīng)用于肺癌篩查,孤立性肺結(jié)節(jié)(solitary pulmonary nodules,SPNs)的檢出率明顯升高。然而,區(qū)分惡性SPNs和其他肺部疾病仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)[40],傳統(tǒng)CT診斷SPNs主要基于其形態(tài)學(xué)特征[41],增強(qiáng)CT對(duì)顯著重疊的良惡性病變的鑒別存在困難。雖然能譜CT可通過(guò)各種能譜參數(shù)來(lái)定量評(píng)估肺結(jié)節(jié)[42-45],但能譜CT因設(shè)備和研究樣本之間的差異會(huì)影響到研究的結(jié)果和結(jié)論[41,44]。最新的光譜CT相對(duì)于其它能譜CT最大的優(yōu)勢(shì)在于無(wú)需預(yù)先設(shè)置雙能量協(xié)議,并且可獲得精確的光譜參數(shù)及可重復(fù)性的測(cè)量數(shù)據(jù)[46]。Wen等[47]研究表明,在鑒別SPNs良惡性時(shí),光譜CT的靜脈期標(biāo)準(zhǔn)化碘值、HU曲線斜率和40 keV VMI的診斷能力要優(yōu)于動(dòng)脈期,靜脈期標(biāo)準(zhǔn)化碘值診斷SPNs良惡性的效能最高。值得注意的是,在鑒別小細(xì)胞肺癌和非小細(xì)胞肺癌時(shí),動(dòng)脈期的光譜參數(shù)診斷效能高于靜脈期,非小細(xì)胞肺癌組測(cè)量值(40 keV VMI 、標(biāo)準(zhǔn)化碘值、HU曲線斜率)明顯高于小細(xì)胞肺癌組(P<0.05)。
胸腺瘤是前縱膈常見(jiàn)的腫瘤,手術(shù)是其治療的首選方式,完整切除對(duì)患者的預(yù)后十分重要,傳統(tǒng)CT是評(píng)估胸腺瘤的首選方式[48],而縱膈淋巴瘤是一種位于前縱膈的淋巴瘤,首選化療,由于兩者在CT影像學(xué)特征有很大的相似性[49],傳統(tǒng)CT很難鑒別兩者差異。Xie等[50]鑒別縱膈淋巴瘤和胸腺瘤的研究發(fā)現(xiàn),光譜CT在靜脈期區(qū)分縱膈淋巴瘤和胸腺瘤方面具有很高的敏感度和特異度,可通過(guò)光譜CT HU曲線斜率結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化碘值以及圖像形態(tài)特征的方式對(duì)二者加以鑒別。
傳統(tǒng)CT廣泛應(yīng)用于肝臟腫瘤術(shù)前分期及治療后效果評(píng)估,與MRI相比,對(duì)肝內(nèi)轉(zhuǎn)移的敏感度較低,雖然通過(guò)各種技術(shù)改善圖像質(zhì)量(如優(yōu)化對(duì)比劑的注入[51]、降低管電壓[52]及迭代重建算法[53]),圖像噪聲對(duì)肝內(nèi)轉(zhuǎn)移微小灶診斷依舊帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)[54]。Nagayama等[55]研究發(fā)現(xiàn),40~200 keV VMI的噪聲始終低于傳統(tǒng)CT(P<0.01),40~70 keV VMI具有更好的客觀和主觀圖像質(zhì)量。對(duì)于大于1 cm或?qū)Ρ榷容^高(約45 HU)的病灶在傳統(tǒng)圖像上容易發(fā)現(xiàn),而小于7 mm或?qū)Ρ榷鹊偷牟≡?約20~25 HU)在傳統(tǒng)圖像上很難察覺(jué),但在光譜CT 40 keV VMI上較易發(fā)現(xiàn)。光譜CT40~70 keV VMI在評(píng)估肝內(nèi)轉(zhuǎn)移改善了成像質(zhì)量,提高了病變的可檢測(cè)性。
熱消融技術(shù)包括射頻消融、微波消融及高強(qiáng)度聚集超聲消融[56],已被廣泛應(yīng)用于肝癌、肺癌、腎癌、前列腺癌、腎上腺腫瘤等惡性實(shí)體腫瘤[57]。對(duì)于肝臟早期腫瘤,指南建議手術(shù)切除或肝移植,由于解剖位置或腫瘤多發(fā)因素的影響,僅部分患者有機(jī)會(huì)接受手術(shù)治療或肝移植。實(shí)體腫瘤消融手術(shù)經(jīng)過(guò)不斷改進(jìn)與完善,由微波刀發(fā)展到了影像引導(dǎo)下的微波治療針式天線[58]。傳統(tǒng)CT是熱消融手術(shù)的引導(dǎo)方式之一,微波射頻消融天線定位的準(zhǔn)確性很大程度上決定了手術(shù)是否成功。但金屬微波天線因波束硬化、光子饑餓及散射產(chǎn)生了圖像偽影,為其定位辨識(shí)帶來(lái)很大的困擾。多項(xiàng)研究[59-60]表明,高能VMI圖像可以減少偽影,提高診斷效能。Yoo等[61]對(duì)33例骨科金屬植入物50~200 keV VMI進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示110~130 keV為VMI最佳能級(jí)范圍。Wang等[62]采用VX2兔腫瘤模型研究了光譜CT VMI圖像,結(jié)果顯示在170~200 keV VMI及160~200 keV VMI時(shí)觀察到金屬偽影減少,主觀評(píng)分上具有良好的一致性(ICC=0.925),140~200 keV VMI時(shí),相鄰肝組織的診斷效能高于傳統(tǒng)CT,而170~200 keV VMI是減少消融區(qū)周圍金屬偽影、降低圖像噪聲、確保圖像對(duì)比度及提高主觀圖像質(zhì)量的最佳觀察能級(jí)。
近年來(lái)研究[5,12-14,42]發(fā)現(xiàn),腫瘤病灶強(qiáng)化程度與血管密度有著密切聯(lián)系,組織血管的碘吸收率不同,碘值、CT值等參數(shù)也隨之不同。在定量分析上,碘密度圖能夠反映組織碘濃度的動(dòng)態(tài)變化,可作為一種新的量化指標(biāo)用于評(píng)估腫瘤治療效果,是能譜CT研究的熱點(diǎn)之一。如肝腫瘤中標(biāo)準(zhǔn)化碘濃度可用于監(jiān)測(cè)VEGF受體激酶抑制劑 AG-013736的治療效果[63],或當(dāng)腫瘤經(jīng)過(guò)放化療、射頻消融及靶向治療后,腫瘤大小、水含量以及碘含量可發(fā)生變化[64-65]。光譜CT多參數(shù)成像可以監(jiān)測(cè)腫瘤組織灌注情況以及代謝的改變,以此評(píng)估腫瘤療效,可為腫瘤下一步治療提供更多依據(jù)。
光譜CT獲取的多參數(shù)成像數(shù)據(jù),可對(duì)腫瘤進(jìn)行量化分析。多項(xiàng)研究[66-68]證實(shí)Ki-67增值活性與肺腺癌的患者預(yù)后相關(guān)。Chen等[69]能譜CT研究中,肺腺癌結(jié)節(jié)Ki-67腫瘤標(biāo)志物標(biāo)記指數(shù)與40 keV VMI和70 keV VMI呈中度正相關(guān),VMI 70 keV圖像參數(shù)可以提示肺腺癌的增殖程度。Lin等[70]發(fā)現(xiàn),PD-L1陽(yáng)性表達(dá)組數(shù)據(jù)顯著高于陰性表達(dá)組,能譜CT成像參數(shù)可用于區(qū)分肺腺癌PD-L1的表達(dá)狀態(tài)。Moon等[71]研究發(fā)現(xiàn),延遲期40 keV VMI對(duì)乳腺癌表現(xiàn)出最大的診斷效能,而動(dòng)脈期40 keV VMI在預(yù)測(cè)乳腺癌患者的預(yù)后方面有額外幫助。
大數(shù)據(jù)背景下,人工智能技術(shù)發(fā)展迅速,新的算法不斷優(yōu)化完善。臨床應(yīng)用的人工智能軟件主要通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入圖像特征提取并通過(guò)大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。雖然光譜CT多參數(shù)成像研究較少,但光譜CT成像不僅可以提取VMI圖像特征,還可結(jié)合更多的定量參數(shù)。能譜曲線代表不同物質(zhì)成分的CT值隨著能級(jí)變化,可根據(jù)曲線形態(tài)及斜率的不同對(duì)病灶及正常組織的成分差異進(jìn)行鑒別,如Al[72]等通過(guò)能譜曲線獲得了多能量紋理特征,采用機(jī)器學(xué)習(xí),證明了多能量紋理分析比傳統(tǒng)CT的單能量紋理分析具有更好的診斷效能。徐鶴等[73]基于能譜CT 成像提取了9個(gè)最優(yōu)影像組學(xué)特征,結(jié)合能譜成像定量參數(shù)構(gòu)建聯(lián)合模型,該模型對(duì)肺部良惡性病變的鑒別診斷效能明顯優(yōu)于臨床模型和能譜CT定量參數(shù)模型。
相對(duì)于能譜CT,光譜CT解決了低能和高能兩套數(shù)據(jù)集在空間和時(shí)間上不能完全配準(zhǔn)的問(wèn)題,大幅度提高了成像質(zhì)量。低能VMI在鑒別多種腫瘤分期及腫瘤良惡性上更具優(yōu)勢(shì),而高能VMI可抑制金屬偽影。此外,光譜CT獲取的物質(zhì)分離數(shù)據(jù)不僅可用于區(qū)分腫瘤良惡性,并可提高轉(zhuǎn)移灶與新病灶的鑒別度,還可用于評(píng)估人工智能醫(yī)學(xué)影像診斷及腫瘤治療療效等。但光譜CT同樣存在一些不足,目前相關(guān)光譜CT的研究樣本數(shù)目相對(duì)較少,且不同地域的光譜CT成像參數(shù)調(diào)試存在差異。相對(duì)于有創(chuàng)檢查,光譜CT在評(píng)估腫瘤淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的特異度及確定腫瘤浸潤(rùn)程度上依舊有限,碘定量診斷腫瘤、治療效果評(píng)估以及患者預(yù)后評(píng)估等方面還需待進(jìn)一步研究。
光譜CT基于雙層能譜探測(cè)器設(shè)計(jì),能夠并行吸收高、低能光子信息,實(shí)現(xiàn)同源、同向、同時(shí)及同步能量的分離掃描。在改善腫瘤圖像質(zhì)量、降低圖像噪聲等方面效果顯著,且多種能譜參數(shù)數(shù)據(jù)可用于評(píng)估患者術(shù)前分期、治療效果及評(píng)估預(yù)后。近年來(lái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅速發(fā)展,人工智能應(yīng)用于光譜CT多參數(shù)成像數(shù)據(jù)領(lǐng)域,可實(shí)現(xiàn)更高精度、更智能化的圖像處理,以更好地甄別腫瘤分期、評(píng)估治療效果及預(yù)后。