Investigative Radiology:双能量CT在痛风检测中的价值及应用

2022-12-24 shaosai MedSci原创 发表于上海

双能量计算机断层扫描(CT)是一种无损的、无创的、基于X射线的成像技术,可以根据两种不同X射线能量下的X射线衰减系数(以Hounsfield单位[HU]报告)的差异来区分组织。

痛风相关的单钠尿酸盐(MSU)晶体的沉积发生在肌肉骨骼组织中,导致了痛风的发展、骨和关节破坏以及相关并发症的发展。痛风的早期阶段可能没有症状,MSU的沉积可能发生在不容易被临床评估的部位(例如脊柱)。另外,痛风可能出现在其他风湿性疾病等干扰性疾病过程中。因此,痛风的早期和准确诊断对于改善疗效至关重要。

常用的痛风诊断标准是基于2015年美国风湿病学会/欧洲风湿病学会联盟分类中所描述的临床、实验室和影像学标准的组合。截至2015年,先进的成像方式,如双能量计算机断层扫描(DECT)是美国风湿病学会/欧洲风湿病学协会联盟的痛风分类标准的一部分。

双能量计算机断层扫描(CT)是一种无损的、无创的、基于X射线的成像技术,可以根据两种不同X射线能量下的X射线衰减系数(以Hounsfield单位[HU]报告)的差异来区分组织。双能量CT可以描述MSU沉积物的解剖分布,并将非痛风与化脓性关节炎或其他原因的急性单关节病区分开来,其敏感性为90%,特异性为80-88%双能量CT在MSU检测方面的表现可能与用于后处理原始图像数据的方法有关。典型的市售系统使用专有算法将原始图像数据二进制化为2种材料的图像集(2种材料分解[2MD]),例如,MSU和透明磷灰石(HA)。最简单的1种材料分解,将图像二进制化为MSU或不MSU,在此称为双阈值(DT)方法。这些实现方法报告了MSU检测的局限性,即晶体聚集大于2毫米和血清尿酸盐浓度大于8.5毫克/分升,这两种情况通常在痛风患者诊断时超过6周会导致假阳性和假阴性的结果,限制了DECT的性能。

新的DECT后处理方法,如物质分解(3MD)和虚拟单色图像(VMIs)可以提高DECT检测MSU的性能。三材料分解法将原始数据的体素分解成3个材料图像集可以被选择来代表类似HU的组织,如MSU沉积和肌肉。众所周知,虚拟单色图像可以减少DECT中的光束硬化伪影和潜在的假阳性结果。然而据我们所知,还没有研究将3MD和VMI的组合用于MSU的检测和量化。

近日,发表在Investigative Radiology杂志的一项研究报告了与2MD和DT后处理方法相比,3MD-VMI DECT对MSU和HA模型的准确性和精确度。

研究在15名受试者的脚和踝部,对单钠尿酸盐(0.0、3.4、13.3、28.3和65.2 mg/dL管)和HA(100、400和800 mg/cm3管)模型进行了单独和共同的DECT扫描。用3MD-VMI、2MD和DT对原始数据进行分解生成仅有MSU和仅有HA的图像同时获得了放置在每个MSU和HA模型井中的10个10体素感兴趣的体积(244μm3)的平均值,并与它们的已知浓度以及与子实验者四肢的测量结果相比较,以获得准确性和精确性措施。如果P<0.05,则认为统计学差异显著。

与已知的模型标准相比,3MD-VMI对于检测MSU浓度低至3.4 mg/dL是准确的(P = 0.75)。相比之下,2MD仅限于13.3 mg/dL(P = 0.06),DT无法检测到低于65.2 mg/L的MSU浓度(P = 0.16)。对于HA模型,3MD-VMI和2MD对所有浓度都很准确,包括最低的100mg/cm3(分别为P = 0.63和P = 0.55)。双阈值法对HA模型的分解没有用。对于MSU和HA模型,3MD-VMI和2MD测量的精确度都很高。从质量上看,与2MD和DT相比,3MD-VMI的MSU图像显示出减少了光束硬化伪影和体素的错误分类。


 2个诊断为痛风的不同患者的轴图像,用(A)2MD和(B)3MD进行扫描和分解。箭头表示2MD生成的图像中发现的光束硬化(A,左箭头)和骨皮质模糊(A,右箭头);相反,3MD能够将这些伪影的可视化程度降到最低。C,3MD生成的MSU图像的矢状切面,诊断为痛风的足部显示出光束硬化伪影造成诊断干扰,在足部关节间的小关节空间内出现MSU样信号(C,箭头)

综上所述,3MD-VMI是一种准确的、可重复的后处理技术,在本项模型研究中显示出了DECT对MSU低浓度限制的提高。这些特点对临床DECT检测MSU的假阴性和假阳性率具有重要的价值,但需要进一步研究验证。

原文出处:

Justin J Tse,Douglas A Kondro,Michael T Kuczynski,et al.Assessing the Sensitivity of Dual-Energy Computed Tomography 3-Material Decomposition for Detection of Gout.DOI:10.1097/RLI.0000000000000877

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