崔百强，马娅琼，王文娜，柏启州，苟云久

70年代至今，计算机断层扫描(CT)技术迭代更新，从传统CT发展到如今的光谱CT，实现了从单纯解剖成像到功能成像的转变[1]。传统CT成像基于组织衰减系数来区分密度差异，但对软组织分辨力较差，有时难以鉴别肿瘤浸润和纤维增生反应。随后出现的双源CT和快速管电压切换的能谱CT，实现了物质整合与分离，提高了成像质量，但由于投影数据域解析存在时间或空间上不完全匹配的问题，无法消除原始数据域的反相关噪声[2]。新兴的光谱CT技术是基于双层能谱探测器，具有多参数成像能谱CT的特点(如单能量成像、物质分离、能谱曲线、提高软组织对比度等)[3]，其在扫描前不用预判是否需要双能量扫描，没有器官和扫描视野的限制，而且高、低能两套数据集在空间和时间上完全配准，有助于大幅度降低能谱图像的噪声[4-6]。目前，光谱CT在人体肿瘤的诊疗中均有广泛的应用，且相关研究日渐成熟，本文就光谱CT成像在肿瘤分期、鉴别诊断、热消融等方面的应用进行系统介绍。

成像原理及技术应用

光谱CT采用立体结构式设计，上下两层分布有不同的晶体闪烁物质。上层探测器采用纳米钇金属为基质的闪烁晶体，接收低能光子，而下层采用稀土陶瓷材质感光材料和高分子氧化钆，接收高能光子。为避免上下层串扰[7]，高能和低能光子分别通过侧置的光电二极管，并行传输光子信息，光子信息转化为电信号后通过数据处理软件再转化为原始数字信号数据，原始数据在投影数据域内时间和空间上完全匹配并解析重建为全息光谱图像基图[4-6,8-9]，不仅可生成混合能量的传统图像(conventional image，CI)，还可生成光谱图像，其包括动脉期和静脉期的40～200 keV虚拟单能量图像(virtual monoenergetic image，VMI)和物质分离图像(碘密度图、尿酸图、虚拟平扫图、有效原子序数图等)，从而为肿瘤疾病的诊断提供更多参考信息[5,10]。

能谱CT的低能VMI虽然可以提高对比剂的对比度，强化肿瘤组织与正常组织的差异，但同时也增加了图像噪声。而新兴的光谱CT由于获取的高、低能两套数据集在空间和时间上完全配准，大幅度降低图像的噪声，避免了能谱CT经常需要二次检查的弊端[11]，理论上可在更短的时间内获得更加清晰的成像图像，有利于提高病灶的检出率[5,12-14]，尤其对于富血供病灶，由于更多的碘对比剂流入，组织碘密度增加，与周围正常组织的强化对比会更加显著。因此，光谱CT在不增加图像噪声的情况下，提高了图像分辨率，可为疾病诊断与治疗提供相应的依据，具有一定的研究价值与应用前景。

光谱CT成像在肿瘤分期中的应用

1.口腔癌和咽喉癌

口腔癌和咽喉癌的诊断需要具有较高敏感度和特异度的成像设备，还需足够的空间分辨率来评估肿瘤边缘以及邻近结构的关系[15-16]。MRI是头颈部肿瘤诊断的金标准，但对于吞咽困难或者正常解剖结构改变的患者来说，难以保持长时间姿势不变，降低了MRI的诊断效能。传统CT具有摄片过程快速、成本相对较低的优势而被广泛使用，但对组织间的分辨力有限。而光谱CT可以根据不同组织对光子能量吸收系数的差异来区分组织。Fabian等[17]证实，光谱CT 40 keV VMI相对于CI具有更高的组织对比度，可量化肿瘤碘摄取值，提高原发性和复发性头颈部位肿瘤诊断及分期的准确性。

2.食管癌

食管癌的总生存率约为12%～20%，是全球癌症相关死亡重要原因之一[18]。而明确治疗前分期对确定食管癌的治疗方案至关重要，早期进行食管切除手术可显著改善患者预后[19-20]。超声内镜是食管肿瘤分期的重要参考标准，传统CT则为术前评估的重要组成部分，主要用于评估肿瘤转移灶以及周围器官的毗邻情况，但对于局部肿瘤的成像显影并不清晰。多项研究[21-23]发现，VMI和碘密度图在各种恶性疾病的分期中具有额外的诊断价值。Zopfs等[24]研究发现，在食管原发肿瘤评估方面，碘密度图评分最高，而血管描绘上更倾向采用40 keV VMI。虽然光谱CT多参数成像在区分肿瘤浸润方面有限，但其低能VMI结合碘密度图的方式提高了治疗前食管原发肿瘤、动静脉血管及周围淋巴结图像的分辨率。

3.胰腺导管腺癌

胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC)是一种全身恶性肿瘤，恶性程度高[25]，而典型的PDAC在传统CT影像上表现为血管化程度较低的低密度影，与邻近的胰腺实质之间密度差异很小，约有14%的PDAC传统CT难以鉴别[26-27]，但光谱CT能够获取相同时间及空间分辨率图像，并在投影数据域采用反相关噪声算法进行图像处理，从而减少光谱CT整个能量谱中的噪声[28-29]。Nagayama等[30]发现，光谱CT可以改善PDAC成像质量，尤其是静脉期肿瘤40 keV VMI在评估胰腺周围静脉和肝转移方面效果最佳，并且噪声的可感知性较低，有助于提高胰腺肿瘤分期的准确性。

4.直肠癌

直肠癌是临床上常见的恶性肿瘤之一[31,32]，与结肠癌相比，年轻患者的五年总体生存率为66.5%，近十年来发病率和死亡率明显上升[33-34]。目前临床上多采用MRI与MSCT进行直肠癌术前分期。但肿瘤周围伴有炎性反应区时，其影像表现与肿瘤侵犯相似，MRI和MSCT较难甄别肿瘤边缘异常信号来源，因此可能导致肿瘤过度分期[35-36]。谭晶文等[37]研究发现，40 keV VMI质量最好，对直肠癌T分期的符合率约为67.4%(P<0.05)，术前诊断局部进展(T3、T4)的诊断率约为83.7%，特异度约为58.8%(P<0.05)。新型光谱CT可提高术前直肠癌T分期的符合率，结合光谱CT VMI在一定程度上可以弥补传统MRI和MSCT对直肠肿瘤过度分期的不足，进而提高直肠肿瘤分期的准确性。此外，Sauter等[38]首次研究了MRI与光谱CT成像之间的关系，发现碘浓度值(Iodine concentration，IC)与MRI表观扩散系数具有极好相关性(r=0.73，P=0.01)。因此，当存在MRI检查禁忌时，光谱CT可能成为评估直肠癌分期及疗效的首选成像方式。

光谱CT成像在肿瘤鉴别诊断中的应用

1.肺癌

肿瘤病灶定位判断一般的影像均可较清楚显示，但需注意原发瘤与转移瘤的鉴别[39]。随着低剂量计算机断层扫描应用于肺癌筛查，孤立性肺结节(solitary pulmonary nodules，SPNs)的检出率明显升高。然而，区分恶性SPNs和其他肺部疾病仍然是一个巨大的挑战[40]，传统CT诊断SPNs主要基于其形态学特征[41]，增强CT对显著重叠的良恶性病变的鉴别存在困难。虽然能谱CT可通过各种能谱参数来定量评估肺结节[42-45]，但能谱CT因设备和研究样本之间的差异会影响到研究的结果和结论[41,44]。最新的光谱CT相对于其它能谱CT最大的优势在于无需预先设置双能量协议，并且可获得精确的光谱参数及可重复性的测量数据[46]。Wen等[47]研究表明，在鉴别SPNs良恶性时，光谱CT的静脉期标准化碘值、HU曲线斜率和40 keV VMI的诊断能力要优于动脉期，静脉期标准化碘值诊断SPNs良恶性的效能最高。值得注意的是，在鉴别小细胞肺癌和非小细胞肺癌时，动脉期的光谱参数诊断效能高于静脉期，非小细胞肺癌组测量值(40 keV VMI 、标准化碘值、HU曲线斜率)明显高于小细胞肺癌组(P<0.05)。

2.胸腺瘤

胸腺瘤是前纵膈常见的肿瘤，手术是其治疗的首选方式，完整切除对患者的预后十分重要，传统CT是评估胸腺瘤的首选方式[48]，而纵膈淋巴瘤是一种位于前纵膈的淋巴瘤，首选化疗，由于两者在CT影像学特征有很大的相似性[49]，传统CT很难鉴别两者差异。Xie等[50]鉴别纵膈淋巴瘤和胸腺瘤的研究发现，光谱CT在静脉期区分纵膈淋巴瘤和胸腺瘤方面具有很高的敏感度和特异度，可通过光谱CT HU曲线斜率结合标准化碘值以及图像形态特征的方式对二者加以鉴别。

3.肝癌

传统CT广泛应用于肝脏肿瘤术前分期及治疗后效果评估，与MRI相比，对肝内转移的敏感度较低，虽然通过各种技术改善图像质量(如优化对比剂的注入[51]、降低管电压[52]及迭代重建算法[53])，图像噪声对肝内转移微小灶诊断依旧带来了巨大挑战[54]。Nagayama等[55]研究发现，40～200 keV VMI的噪声始终低于传统CT(P<0.01)，40～70 keV VMI具有更好的客观和主观图像质量。对于大于1 cm或对比度较高(约45 HU)的病灶在传统图像上容易发现，而小于7 mm或对比度低的病灶(约20～25 HU)在传统图像上很难察觉，但在光谱CT 40 keV VMI上较易发现。光谱CT40～70 keV VMI在评估肝内转移改善了成像质量，提高了病变的可检测性。

光谱CT成像在肿瘤热消融中的应用

热消融技术包括射频消融、微波消融及高强度聚集超声消融[56]，已被广泛应用于肝癌、肺癌、肾癌、前列腺癌、肾上腺肿瘤等恶性实体肿瘤[57]。对于肝脏早期肿瘤，指南建议手术切除或肝移植，由于解剖位置或肿瘤多发因素的影响，仅部分患者有机会接受手术治疗或肝移植。实体肿瘤消融手术经过不断改进与完善，由微波刀发展到了影像引导下的微波治疗针式天线[58]。传统CT是热消融手术的引导方式之一，微波射频消融天线定位的准确性很大程度上决定了手术是否成功。但金属微波天线因波束硬化、光子饥饿及散射产生了图像伪影，为其定位辨识带来很大的困扰。多项研究[59-60]表明，高能VMI图像可以减少伪影，提高诊断效能。Yoo等[61]对33例骨科金属植入物50～200 keV VMI进行了研究，结果显示110～130 keV为VMI最佳能级范围。Wang等[62]采用VX2兔肿瘤模型研究了光谱CT VMI图像，结果显示在170～200 keV VMI及160～200 keV VMI时观察到金属伪影减少，主观评分上具有良好的一致性(ICC=0.925)，140～200 keV VMI时，相邻肝组织的诊断效能高于传统CT，而170～200 keV VMI是减少消融区周围金属伪影、降低图像噪声、确保图像对比度及提高主观图像质量的最佳观察能级。

其它

1.光谱CT与肿瘤治疗后评价

近年来研究[5,12-14,42]发现，肿瘤病灶强化程度与血管密度有着密切联系，组织血管的碘吸收率不同，碘值、CT值等参数也随之不同。在定量分析上，碘密度图能够反映组织碘浓度的动态变化，可作为一种新的量化指标用于评估肿瘤治疗效果，是能谱CT研究的热点之一。如肝肿瘤中标准化碘浓度可用于监测VEGF受体激酶抑制剂 AG-013736的治疗效果[63]，或当肿瘤经过放化疗、射频消融及靶向治疗后，肿瘤大小、水含量以及碘含量可发生变化[64-65]。光谱CT多参数成像可以监测肿瘤组织灌注情况以及代谢的改变，以此评估肿瘤疗效，可为肿瘤下一步治疗提供更多依据。

2.光谱CT与肿瘤标志物

光谱CT获取的多参数成像数据，可对肿瘤进行量化分析。多项研究[66-68]证实Ki-67增值活性与肺腺癌的患者预后相关。Chen等[69]能谱CT研究中，肺腺癌结节Ki-67肿瘤标志物标记指数与40 keV VMI和70 keV VMI呈中度正相关，VMI 70 keV图像参数可以提示肺腺癌的增殖程度。Lin等[70]发现，PD-L1阳性表达组数据显著高于阴性表达组，能谱CT成像参数可用于区分肺腺癌PD-L1的表达状态。Moon等[71]研究发现，延迟期40 keV VMI对乳腺癌表现出最大的诊断效能，而动脉期40 keV VMI在预测乳腺癌患者的预后方面有额外帮助。

3.光谱CT与人工智能医学影像诊断

大数据背景下，人工智能技术发展迅速，新的算法不断优化完善。临床应用的人工智能软件主要通过卷积神经网络对输入图像特征提取并通过大样本数据进行训练构建预测模型。虽然光谱CT多参数成像研究较少，但光谱CT成像不仅可以提取VMI图像特征，还可结合更多的定量参数。能谱曲线代表不同物质成分的CT值随着能级变化，可根据曲线形态及斜率的不同对病灶及正常组织的成分差异进行鉴别，如Al[72]等通过能谱曲线获得了多能量纹理特征，采用机器学习，证明了多能量纹理分析比传统CT的单能量纹理分析具有更好的诊断效能。徐鹤等[73]基于能谱CT 成像提取了9个最优影像组学特征，结合能谱成像定量参数构建联合模型，该模型对肺部良恶性病变的鉴别诊断效能明显优于临床模型和能谱CT定量参数模型。

优势与局限

相对于能谱CT，光谱CT解决了低能和高能两套数据集在空间和时间上不能完全配准的问题，大幅度提高了成像质量。低能VMI在鉴别多种肿瘤分期及肿瘤良恶性上更具优势，而高能VMI可抑制金属伪影。此外，光谱CT获取的物质分离数据不仅可用于区分肿瘤良恶性，并可提高转移灶与新病灶的鉴别度，还可用于评估人工智能医学影像诊断及肿瘤治疗疗效等。但光谱CT同样存在一些不足，目前相关光谱CT的研究样本数目相对较少，且不同地域的光谱CT成像参数调试存在差异。相对于有创检查，光谱CT在评估肿瘤淋巴结转移的特异度及确定肿瘤浸润程度上依旧有限，碘定量诊断肿瘤、治疗效果评估以及患者预后评估等方面还需待进一步研究。

小结与展望

光谱CT基于双层能谱探测器设计，能够并行吸收高、低能光子信息，实现同源、同向、同时及同步能量的分离扫描。在改善肿瘤图像质量、降低图像噪声等方面效果显著，且多种能谱参数数据可用于评估患者术前分期、治疗效果及评估预后。近年来卷积神经网络技术迅速发展，人工智能应用于光谱CT多参数成像数据领域，可实现更高精度、更智能化的图像处理，以更好地甄别肿瘤分期、评估治疗效果及预后。