European Radiology:双能量CT对胰腺腺癌低密度肝病变的鉴别诊断价值

19小时前 shaosai MedSci原创 发表于陕西省

已有多项研究证实了一种独特工具—光谱 HU 曲线在病变特征描述方面的实用性。光谱 HU 曲线能够有效地展示感兴趣区域(ROI)在虚拟单能量光谱范围内的平均 HU 值。

低密度肝脏病变在肿瘤分期的 CT 检查中是一种常见的发现,正确诊断至关重要。通常,这些病变常被判定为性质不确定,尤其是当患者初次检查,没有以往的检查来记录其稳定性时,诊断极具挑战性。对于不确定的肝脏病变的处理,往往会导致采用超声、磁共振成像(MRI)以及正电子发射断层扫描-CT(PET-CT)等其他检查方式进行进一步检查。即便如此,这些病变可能仍无法确定性质,还需要进行随访成像或活检。

现代的 CT 扫描仪通常具备双能量功能,尤其在一些先进的医疗中心。这项技术为肝脏病变的评估提供了额外的工具。如果一个中心常规使用双能量 CT(DECT)进行扫描,那么在病变评估中能够利用其可用工具将会很有帮助,而且相关数据也已具备。截至目前,对于一些特定的双能量 CT(DECT)工具用于病变特征描述的研究还比较有限。以往关于病变的研究主要聚焦在利用低单能量重建来提高碘增强效果以增加病变的显著性,或者通过病变碘定量来追踪治疗反应等益处方面。

已有多项研究证实了一种独特工具—光谱 HU 曲线在病变特征描述方面的实用性。光谱 HU 曲线能够有效地展示感兴趣区域(ROI)在虚拟单能量光谱范围内的平均 HU 值。例如,它可以快速用于确认囊肿的 “平坦” 曲线,假设囊肿没有增厚的分隔,由于囊肿内不含碘,当千电子伏特(keV)朝着碘的 K 边缘降低时,HU 值不会出现显著升高。相反,含碘 / 有强化的转移瘤在虚拟单能量降低时,其光谱曲线会呈现上升趋势。此外,还可以通过测量虚拟增强来进行病变评估,例如,双能量 CT(DECT)中 70keV 下的病变密度近似于使用单能量 CT 在 120kVp 下评估的病变密度值。同样,也可以在双能量 CT(DECT)的虚拟平扫序列上测量病变密度,并将其从 70keV 下的密度值中减去,以此得到 “虚拟增强” 值。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章评估了计算机断层扫描(CT)光谱 HU 曲线在评估低密度肝脏病变方面的准确性。

本项回顾性从 2016年1月至2023年5月期间了纳入经活检确诊为胰腺腺癌且肝脏存在活检性质不确定病变的患者,这些患者均接受了腹部双能量 CT(DECT)扫描。为每个低密度肝脏病变提供光谱 HU 曲线,并计算其斜率。记录病变的亨氏单位(Hounsfield units)、碘浓度以及虚拟增强情况。采用威尔科克森秩和检验(Wilcoxon rank sum test)对恶性和良性病变进行比较。利用受试者工作特征曲线(ROC 曲线)和尤登指数(Youden's Index)来估算最佳截断值。

研究共纳入 36 名患者(男性 19 名,女性 17 名),平均年龄为 63 岁 ± 9(标准差),平均身高为 170.9 cm ± 9.5,平均体重为 69.8 kg ± 14.5,身体质量指数为 23.9 kg/m² ± 3.5。参照标准评估共确定了 92 个肝脏病变(其中 50 个转移瘤、24 个囊肿、13 个脓肿、3 个炎症区域、2 个血管瘤),平均大小为1.1 cm ± 0.5。CT 检查与肝脏病变活检的平均间隔时间为24天。依据最佳截断值来判定病变为良性还是恶性,光谱曲线斜率的最佳截断值为 1.36,碘浓度的最佳截断值为 6.47(100 µg/cm³),增强的最佳截断值为 10.25。利用光谱曲线斜率、碘浓度以及虚拟增强进行诊断的受试者工作特征曲线(ROC 曲线)下面积(AUC)分别为 0.948、0.946 和 0.937。


 
图 ROC曲线使用HU keV斜率、碘浓度、虚拟增强来诊断良恶性肿瘤

本项研究表明,对于边界清晰的低密度肝脏病变来说,光谱 HU 曲线和碘浓度在诊断病变为良性还是恶性方面具有很高的准确性。

原始出处:

Corey T Jensen,Vincenzo K Wong,Gauruv S Likhari,et al.Dual-energy CT for differentiation of hypodense liver lesions in pancreatic adenocarcinoma.DOI:10.1007/s00330-024-11291-5

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    15小时前 1209e435m98(暂无昵称) 来自浙江省

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    15小时前 ms4000001513304915 来自广东省

    对于边界清晰的低密度肝脏病变来说,光谱 HU 曲线和碘浓度在诊断病变为良性还是恶性方面具有很高的准确性。

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    17小时前 yangchou 来自浙江省

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    22小时前 梅斯管理员 来自陕西省

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