能谱CT在肺癌诊疗中的应用研究进展高璐，侯阳 中国医科大学附属盛京医院 放射科，辽宁 沈阳 110000 [摘 要]CT是通过测量X线在物体中的吸收系数进行成像的，不同能量级别的X线可得到不同的X线衰减系数，将其重建成CT图像即为能谱成像，具有扫描速度快、多参数、定量分析等特点。能谱CT的单能量图像、特异能谱曲线、有效原子序数以及基物质图像等成像技术在鉴别孤立性肺结节的良恶性、分析病理类型、评估肺癌淋巴结转移与否、评价临床治疗效果等方面具有重要价值，不但能够准确指导临床进行肺癌分期及制定进一步诊疗计划，还有利于提高患者的生存质量和预后。本文就能谱CT在肺癌诊断中的应用作以综述。 [关键词]肺肿瘤；能谱成像；体层摄影术；X线计算机；临床应用 引言当今社会，肺癌严重威胁人群健康，早期发现、早期治疗对于确保患者拥有良好生存质量和预后具有重要意义。CT的发展和广泛应用使得该病的检出率大大提高。能谱CT的出现，为肺部肿瘤定性、鉴别诊断及临床治疗和预后的评估等方面提供了新方法[1]，有助于肺癌的临床分期及疗效评价，因而本文就能谱CT在肺癌诊疗中的应用作以综述。 1 能谱CT在鉴别肺结节良恶性中的应用与常规CT相比，能谱CT能够减少患者的辐射剂量，其碘图模式还可以减少由于增强扫描前后感兴趣区测量的不一致性引起的测量误差[2-3]。尽管诸如动脉期或静脉期碘浓度（Odine Concentration， IC）、标准化碘浓度（Normalized Iodine Concentration，NIC）、动脉期或静脉期的能谱曲线斜率（HU Curve Slope，λHU）、有效原子序数（Effective Atomic Number， Eff-Z）等能谱参数对孤立性肺结节（Solitary Pulmonary Nodules，SPN）的诊断效能不同，但均具有较高的判别价值。 大部分研究认为，肺恶性结节及炎性结节的IC、NIC、λHU均高于结核结节，而恶性结节与炎性结节之间的关系，由于扫描设备不同、测量误差等因素的存在，尚未得出一致性结果[4-9]。王素雅等[4]与Hou等[5]将SPN分为恶性组、炎症组与结核组进行研究，结果显示恶性组IC、NIC、λHU最高，炎性组次之，结核组最低。王丽杰等[6]研究表明，炎性组IC、NIC、λHU与肺癌组之间无统计学差异。而Lin等[7]则认为，炎性组IC、NIC、λHU高于肺癌组。肖慧娟等[8]通过对恶性组及良性组（包括结核及炎性结节等）的研究得到，恶性组λHU大于良性组。González-Pérez等[9]得到，良性组有效原子序数高于恶性组。 引起上述结论的病理基础为：肺恶性结节和炎性结节均为相对富血供病变，恶性结节中含较多扭曲扩张的新生血管，炎性结节由于炎症因子的刺激也会引起诸多新生血管的形成，而血管数量的增加会导致病变血流量的增大，在增强扫描上表现为血流灌注的增加[10-14]，因此IC、NIC较高。结核球主要由肉芽组织或纤维组织伴干酪性坏死成分组成，为乏血供病变，IC、NIC相对较低。至于炎性结节与恶性结节，由于均为富血供病变，各参数之间的大小目前尚无一致定论。 王素雅等[4]进一步得出，当静脉期NIC＞0.31、NIC＞0.28、NIC＞0.21时鉴别恶性与炎症、恶性与结核、炎症与结核结节的灵敏度分别为81.0%、85.7%、84.4%，特异度分别为71.9%、94.7%、84.2%，表明静脉期NIC对于SPN定性诊断具有较高价值。Zhang等[14]研究也认为，静脉期NIC的诊断效能最大（AUCNIC=0.89，AUCCT=0.66，AUCλUC=0.89），当其诊断阈值为0.30时，诊断的敏感度、特异度分别为93.8%、85.7%。Hou等[5]也认为静脉期NIC诊断效能的最大（AUC动脉期NIC=0.94，AUC静脉期NIC=0.96），但诊断阈值为0.34，由此可见，静脉期NIC更具诊断意义。由于选取了同层主动脉IC进行了标准化，避免了个体间差异对结果的影响，使得NIC作为鉴别诊断的参数更具有合理性，但关于其诊断阈值各家说法不一。 造成以上不同结果出现的可能原因：首先，纳入标准不尽相同。同样是研究IC、NIC、λHU三个能谱指标在恶性、炎性以及结核结节之间的差别，王丽杰等[6]的恶性组中只包括腺癌和鳞癌两种病理学分型，而王素雅等[4]的恶性组除了腺癌、鳞癌，还包括小细胞癌、腺鳞癌两种分型。而相关研究表明，不同的肺癌病理学类型，其微血管的成熟度[11]及密度[12]也不同，增强后病灶内的碘含量也就有所差异，因而得到的IC、NIC、λHU等的诊断阈值也就各不相同；其次，扫描参数不同。目前的研究虽然采用的大多为宝石能谱CT（GE Discovery CT 750 HD），但扫描参数还是有差异的，有些研究采用自动调节管电流，有些研究采用固定管电流。此外，扫描的螺距及管球转速也不尽相同，图像重建的层厚和层间距也不同，这些因素对最后的数据测量和分析都有着不同程度的影响；另外，扫描所用的对比剂类型、总量及注射流率等参数也不完全相同。众所周知，CT检查中常用碘和水作为基物质来反映组织的强化程度，通过测量碘浓度或水浓度，定量分析靶病灶的摄碘情况，进而对供血状况作出评估[13]，因而在对比剂相关参数不同的情况下，不同病变的摄碘程度也不同，得到的各个能谱指标的值也就不同。 综合以上种种因素，虽然关于各能谱参数在鉴别SPN方面的诊断效能不同，但其诊断价值均具有较高的临床意义，因而其应用价值尚可进一步探索和研究。需要注意的是，在借鉴和参考的同时要注意不同SPN、不同扫描参数及对比剂参数对结果带来的影响，应用于临床时应加以区别和考量。 2 鉴别肺癌病理类型目前，CT在肺癌不同组织学类型的影像诊断方面并没有一致性的评价标准，而能谱CT以其多参数成像的优势使得从影像学角度探讨肺癌的不同病理类型成为可能。 Wang等[15]对54例肺癌患者（鳞癌29例，腺癌15例）的研究显示，IC、λHU和CT值在鳞癌及腺癌之间均有差异，且鳞癌的IC、λHU均高于腺癌。宁先英等[16]得到，鳞癌的有效原子序数也高于腺癌。陈盈等[17]认为，肺腺癌的IC及有效原子序数最大，肺鳞癌次之，小细胞肺癌最小。李琦等[18]研究得到的结论与陈盈等相似，即肺腺癌λHU、IC均高于鳞癌。 关于以上研究结果，理论上来讲，肺腺癌的血管较鳞癌丰富，且肺腺癌的增生型血管成熟度高于鳞癌[18]，故增强后碘含量腺癌应该高于鳞癌，但之所以得出的结论彼此不同，除了与纳入研究的病例中各病理类型所占的比例不同之外，还与感兴趣区在病灶中的位置有关，即是否避开坏死、囊变、钙化及血管等，是否尽可能多的包含实性成分。同样，也与扫描参数及对比剂注射参数有关。除此以外，关于λHU，也与其计算方式有关，有以40、65 keV[17]为起始点计算能谱曲线斜率的，也有以40、140 keV[15]和55、125 keV[16]为起始点计算的。种种因素都可能导致最终的结果不尽相同。 因此，目前来看，大部分研究还是认为不同的肺癌病理学分型在IC、λHU，之间具有统计学差异的，而对于各参数在肺癌分型中的变化趋势，仍尚未达成一致性认识，能谱CT在其中的应用价值仍尚需进一步完善，研究中需注意严格控制影响因素，这样得到的结果才较为可靠。 3 评估肺癌淋巴结转移肺癌淋巴结转移是影响肺癌分期的关键因素。能谱CT成像的定量参数λHU、NIC以及动脉强化分数（Arterial Enhanement Fraction，AEF）对于鉴别肺癌淋巴结转移具有重要价值。 Yang等[19]通过对转移及非转移性淋巴结的研究显示，当动脉期λHU的最佳临界值为2.75时，曲线下面积(Area Under Curve，AUC)最 大， 为 0.951（AUC短径=0.780，AUCCT值=0.934，AUCNIC=0.833），其诊断的敏感性、特异性分别为88.2%、88.4%，而王玉婕等[20]研究得到λHU的最佳临界值为1.31，尽管由于扫描参数、对比剂注射参数、计算公式的不同、测量方法的偏倚等因素得到的诊断阈值不尽相同，但均能说明能谱CT的定量参数在术前诊断肺癌淋巴结转移方面具有较高的诊断效能，只不过将其应用于临床时，应注意区分计算的λHU起始点的能量范围。研究中应注意选取斜率变化范围较大的能量段进行计算和分析。 诸多研究表明，当肺癌淋巴结的动静脉期NIC临界值在0.13～0.25之间时[21-23]，诊断效能相对较高。另外，相关研究证实NIC在诊断淋巴结转移的敏感性上显著优于常规CT的淋巴结短径指标。饶艳莺等[23]认为在肺癌患者中，应用NIC及淋巴结短径分别鉴别转移与非转移性淋巴结时，其敏感度、特异度分别为75.0% vs. 50.0%、73.0% vs.85.9%，当两项指标联合后诊断的敏感度提高到87.5%，特异度达到96.2%，说明能谱CT定量参数之间相互联合应用更利于鉴别肺癌淋巴结转移，有助于指导临床进行肺癌术前分期及治疗方案的制定。 动脉强化分数AEF（AEF=动脉期绝对碘含量/静脉期绝对碘含量）是可以鉴别肺癌淋巴结转移的又一新的定量指标。Baxa等[24]的研究显示，转移组淋巴结与非转移组淋巴结的AEF（90.4% vs. 72.7%）具有统计学意义，可作为鉴别淋巴结性质的指标，至于其诊断效能、临床适用性等则有待于进一步深入研究。 综上所述，与SPN相比，肺癌淋巴结在感兴趣区位置的选择上相对简单，当然因为淋巴结较小，想要准确勾画出完全避开坏死、囊变及钙化等，尽量包含实性成分的感兴趣区还是比较困难的，另一方面，将病理结果与影像学表现一一对应也很重要，除此之外，还有扫描参数及对比剂参数等的影响，因此，在考虑到诸如此类的问题后，能谱CT在鉴别肺癌淋巴结转移与否的应用价值还是值得进一步探讨的，因为肺癌淋巴结不仅关系到肺癌分期、临床治疗方案的确定，还关系到患者的生存期及生存质量。 4 评估肺癌治疗疗效临床评价肺癌疗效主要根据目标病灶是否缩小以及缩小的程度来判断病灶是否缓解以及缓解的程度[25]。能谱CT可以对病灶强化程度及碘含量的变化进行检测，从而进一步量化靶病灶对治疗的反应。相关研究证明[26-29]，治疗后有效组患者碘基值降低，无效组患者碘基值较治疗前升高，两组差值具有统计学意义,说明碘浓度对于肺癌治疗疗效的评估具有重要价值。 Baxa等[28]对非小细胞肺癌患者的研究则表明，治疗有效组静脉期摄碘值显著降低。治疗无效组静脉期摄碘值未见明显变化。由于碘含量不仅与病灶对碘的摄取量有关，还取决于肿瘤的不同病理学类型，前文中提到，肺腺癌、鳞癌的血管密度及成熟度不同，因而其强化程度也不同，而且治疗前后肿瘤内坏死、出血等成分所占比例会有所变化，再加上测量前后感兴趣放置的不完全一致性[29]，均会造成治疗前后病灶碘含量的变化，另外，不同类型肿瘤对放化疗的敏感性也不同，因此也会影响研究结果。 Baxa等[24]通过对肺癌淋巴结的AEF分析，发现治疗无效组治疗前后AEF分别为77.7%、120.7%，AEF增加的平均值为43%，而治疗有效组治疗前后AEF分别为88.6%、62.3%，AEF降低的平均值为-26.3%。说明AEF也可以对肺癌治疗疗效进行评估。 常规CT常根据肿瘤的大小及血供变化来评估肺癌疗效，然而，肿瘤体积的变化或者表现出可观察到的出血或坏死等征象往往具有滞后性，因而能谱CT通过监测靶病灶治疗前后碘值的变化来实现对肺癌疗效的评价，可以给临床提供关于治疗的较为早期的有价值信息，故能谱CT在评估肺癌治疗疗效方面有着重要的应用价值。 5 小结能谱CT的多参数成像的独特优势，使其在结节良恶性鉴别、肺癌病理分型，淋巴结转移评估以及疗效评价等方面表现出了较高的应用价值。然而，此方面研究方兴未艾，能谱CT的多参数定量分析的结果并不一致，有关参数的诊断界值及效能，尚缺乏统一的认识，因此能谱CT成像在肺癌诊疗中的应用价值尚待进一步挖掘。 [参考文献] [1] Hurrell MA,Butler AP,Cook NJ,et al.Spectral Hounsfield units:a new radiological concept[J].Eur Radiol,2012,22:1008-1013. 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Research Progress of Spectral CT in the Diagnosis of Lung Cancer GAO Lu, HOU Yang Abstract:CT is used to measure the absorption coefficient of X ray in the object, and the X ray of different energy levels can obtain different X ray attenuation coefficients. These coefficients will be reconstructed into CT images, which we call spectral imaging. It has the characteristics of fast scanning speed, multi-parameter and quantitative analysis. The single energy image, the specific energy spectrum curve, the effective atomic number and the base material image as well as other imaging techniques of the spectral CT are of great value in the identification of isolation of benign and malignant lung nodules, analysis of the pothologic type, evaluation of lung cancer lymph node metastasis or not, and evaluation of clinical therapeutic effect. It can not only accurately direct that stage and make further diagnosis plan for the clinical treatment, but also can improve the quality of life and the prognosis of the patient. The application of spectral CT in the diagnosis of lung cancer was reviewed in this paper. Key words:lung neoplasms; spectral imaging; tomography; X-ray computed; clinical application [中图分类号]R814.42 [文献标识码]A doi：10.3969/j.issn.1674-1633.2018.07.030 [文章编号]1674-1633(2018)07-0107-04 收稿日期：2018-01-09 修回日期：2018-02-10 基金项目：国家自然科学基金（81301221）；辽宁省教育厅高等学校创新团队（LT2014017）。 通讯作者：侯阳，中国医科大学附属盛京医院放射科副主任，教授，主要研究方向为心血管影像诊断。 通讯作者邮箱：houyang1973@163.com
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