双能量CT非线性融合和噪声优化的虚拟单能量图像技术在喉鳞状细胞癌中的应用

Application of dual-energy CT nonlinear blending and noise-optimized virtual monoenergetic imaging in laryngeal squamous cell carcinoma

摘要

目的 探讨双能量CT线性融合图像（linear blending imaging，LBI）、非线性融合图像（nonlinear blending image，NBI）和噪声优化的虚拟单能量图像（noise-optimized virtual monoenergetic image，VMI+）技术在喉鳞状细胞癌中的应用价值。 方法 回顾性分析2019年6月至2022年3月61例经病理证实为喉鳞状细胞癌患者的双能量CT资料。双能量图像采用LBI［融合系数为1（80 kV）和0.6（M0.6）］、NBI和VMI+（40 keV、55 keV）技术重建。比较5组图像的客观图像质量［对比噪声比（contrast-to-noise ratio，CNR）、肿瘤CT值、噪声］和主观图像质量（肿瘤边界评分和整体图像质量评分）。 结果 40 keV的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界评分均明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。NBI的整体图像质量评分明显高于80 kV、M0.6、40 keV和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。NBI的噪声明显低于80 kV、40 keV和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。 结论 在喉鳞状细胞癌的双能量CT中，采用VMI+技术（40 keV）能提供更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界，采用NBI技术能提供更低的噪声和更好的整体图像质量。

Abstract

Objective To investigate the application value of dual-energy CT（DECT） linear blending imaging（LBI），nonlinear blending imaging（NBI），and noise-optimized virtual monoenergetic imaging（VMI+） techniques in laryngeal squamous cell carcinoma （SCC）. Methods A retrospective analysis was performed for the DECT data of 61 patients with pathologically confirmed laryngeal SCC from June 2019 to March 2022. DECT images were reconstructed using LBI with weighting factors 1 （80 kV） and 0.6（M0.6），NBI，and VMI+（40 keV and 55 keV） techniques. The five groups of images were compared in terms of objective image quality ［contrast-to-noise ratio （CNR），tumor CT value，and noise］ and subjective image quality（tumor delineation score and overall image quality score）. Results The 40 keV images had significantly higher CNR，tumor CT value，and tumor delineation score than 80 kV，M0.6，NBI，and 55 keV images（all P<0.05）. The NBI images had a significantly higher overall image quality score than the 80 kV，M0.6，40 keV，and 55 keV images（all P<0.05）. The NBI images had a significantly lower noise than the 80 kV，40 keV，and 55 keV images（all P<0.05）. Conclusion In DECT for laryngeal SCC，the VMI+（40 keV） technique can provide images with better CNR，tumor CT value，and tumor delineation，while the NBI technique can provide images with lower noise and better overall image quality.

关键词

双能量CT / 喉鳞状细胞癌 / 非线性融合图像 / 噪声优化的虚拟单能量图像

Key words

dual-energy CT / laryngeal squamous cell carcinoma / nonlinear blending imaging / noise-optimized virtual monoenergetic imaging

喉鳞状细胞癌是头颈部比较常见的恶性肿瘤。近年来，喉鳞状细胞癌的发病率有明显上升趋势^[1]。双能量CT在头颈部鳞状细胞癌的成像中可以获得与单能量CT相当的图像质量，同时明显降低受检者的辐射剂量^[2]。双能量CT包含多种后处理技术，如线性融合图像（linear blending image，LBI）、非线性融合图像（nonlinear blending image，NBI）和噪声优化的虚拟单能量图像（noise-optimized virtual monoenergetic image，VMI+）技术^[3-4]。既往研究发现，LBI中融合系数1（80 kV）和0.6（M0.6）较融合系数0.3均能提高头颈部鳞状细胞癌的图像质量^[5-6]。此外，NBI较LBI技术也能明显提高头颈部鳞状细胞癌的图像质量^[4]。还有研究显示，VMI+技术较LBI能明显提高头颈部鳞状细胞癌的图像质量^[3]。但鲜有研究同时比较LBI、NBI和VMI+技术在喉鳞状细胞癌中的图像质量。因此，本研究主要探讨双能量CT的NBI和VMI+技术在喉鳞状细胞癌中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象

回顾性收集2019年6月至2022年3月于四川省肿瘤医院经病理证实为喉鳞状细胞癌的61例受检者。其中，男58例，女3例，年龄43~80岁，平均（60.97±7.61）岁，体质指数（body mass index，BMI）15.63~31.80 kg/m²，平均（22.76±3.47） kg/m²。纳入标准：患者经活检或手术病理证实为喉鳞状细胞癌；患者进行颈部双能量CT增强检查。排除标准：受检者患有严重肝肾功能不全或心功能不全；受检者对碘对比剂过敏；图像有明显的运动或金属伪影。所有患者均在双能量CT检查后3周内完成活检或手术。所有参加研究的受检者均签署知情同意书。

1.2 方法1.2.1

CT检查　采用西门子二代双源CT（Somatom Definition Flash）行颈部双能量CT增强扫描。扫描参数：管电压80/Sn140 kV，参考管电流228/114 mA，螺距0.9，转速0.28 s/转，准直器宽度64 mm × 0.6 mm，开启自动管电流（CARE Dose 4D）。经肘正中静脉以2.5 mL/s的流率注射非离子型对比剂碘普罗胺60 mL（拜耳公司，370 mgI/mL），在开始注射对比剂55 s后开始扫描。

1.2.2 图像后处理

扫描结束后重建LBI图像，其中，线性融合系数为0.6（M0.6，由60%的80 kV和40%的140 kV数据融合而成）和1（80 kV）。并在西门子后处理工作站（SyngoVia VB10）重建NBI图像和VMI+图像。其中，NBI图像采用设备默认参数（blending center = 150 HU，blending width=200 HU）重建；VMI+图像采用40 keV、55 keV重建。其余重建参数：SAFIRE迭代重建算法（strength level 3），卷积核I30f，矩阵512 × 512，FOV 250 mm × 250 mm，重建层厚3 mm，重建间隔3 mm。共获得5组双能量图像纳入分析（80 kV、M0.6、NBI、40 keV和55 keV）。

1.2.3 图像质量主观评分

由2名影像主治医师在软组织窗（窗宽350 HU，窗位50 HU）图像上采用5分法（双盲法）评价肿瘤边界和颈部整体图像质量^[7]，如评分不一致，则请1名副主任医师综合分析确定最终得分。肿瘤边界评分标准为：1分，肿瘤边界不可见；2分，肿瘤边界显示差；3分，肿瘤边界显示一般，可满足临床诊断要求；4分，肿瘤边界显示好；5分，肿瘤边界显示非常好。颈部整体图像质量评分标准为：1分，整体图像质量不能满足诊断要求；2分，整体图像质量不佳；3分，整体图像质量一般，能满足诊断要求；4分，整体图像质量好；5分，整体图像质量非常好。

1.2.4 图像质量客观评价

分别测量肿瘤的CT值（CT_肿瘤）、同侧胸锁乳突肌的CT值（CT_{胸锁乳突肌}）和胸锁乳突肌CT值的标准差（SD_{胸锁乳突肌}）。取胸锁乳突肌CT值的标准差为背景噪声。测量时感兴趣区（region of interest，ROI）置于病灶中心，大小约为病变的80%，尽量避开肿瘤坏死、出血区域。计算肿瘤组织的对比噪声比（contrast-to-noise ratio，CNR），CNR=（CT_肿瘤-CT_{胸锁乳突肌}）/SD_{胸锁乳突肌} ^[8]。

1.2.5 病灶范围诊断符合率

选择主观图像质量中肿瘤边界评分最高的双能量CT后处理技术，并用该后处理技术评估喉鳞状细胞癌病灶范围。以术中所见和手术后的病理结果（对病灶范围的描述）作为金标准，计算该后处理技术对喉鳞状细胞癌病灶范围的诊断符合率。

1.2.6 辐射剂量

记录每位受检者的容积CT剂量指数（volume CT dose index，CTDI_vol）和剂量长度乘积（dose length product，DLP），计算有效剂量（effective dose，ED）。ED=k×DLP，式中，k= 0.005 1 mSv·mGy^-1·cm^-1[9]。

1.3 统计学方法

采用SPSS 26.0软件完成统计分析。采用Kolmogorov-Smirnov法检验计量资料是否符合正态分布，符合正态分布的计量资料以均数±标准差（ \overline{x}± s）表示；非正态分布的计量资料用中位数（四分位间距）[M_d （P ₂₅，P ₇₅）]表示。采用单因素方差分析比较5组客观图像质量间的差异，如差异有统计学意义，则结合Least Significant Difference法进行组内两两比较。采用非参数Friedman检验比较5组主观评分间的差异，如差异有统计学意义，则结合Wilcoxon法进行组内两两比较。检验水准α=0.05。

2 结 果

2.1 辐射剂量

患者CTDIvol为6.44~8.58 mGy，平均（7.48±0.33）mGy，DLP为156.50~250.90 mGy·cm，平均（206.46±20.77）mGy·cm，ED为0.80~1.28 mSv，平均（1.05±0.11） mSv。

2.2 客观图像质量

LBI、NBI和VMI+的CNR、肿瘤CT值、噪声值差异均有统计学意义（均P<0.001）。其中，40 keV的CNR最高，且明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。40 keV的肿瘤CT值最高，且明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。NBI的噪声值最低，且明显低于80kV、40keV和55keV，差异均有统计学意义（均P<0.05），NBI的噪声值与M0.6相比，差异无统计学意义（P=0.964）。见表1和图1。

2.3 主观图像质量

LBI、NBI和VMI+的肿瘤边界评分和整体图像质量评分差异均有统计学意义（均P<0.001）。其中，40 keV的肿瘤边界评分最高，且明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。NBI的整体图像质量评分最高，且明显高于80 kV、M0.6、40 keV和55 keV，差异均有统计学意义（均P<0.05）。见表1、图2和图3。

2.4 40 keV评估病灶范围的诊断符合率

本研究中共50例受检者接受手术治疗。因为在主观图像质量的评估中，40 keV的肿瘤边界评分最高，因此，本文采用40 keV评估喉鳞状细胞癌的病灶范围。以术中所见和手术后的病理结果（对病灶范围的描述）作为金标准，40 keV评估喉鳞状细胞癌病灶范围的诊断符合率为78%（39/50）。

3 讨 论

本研究对比双能量CT的LBI（80 kV、M0.6）、NBI和VMI+（40 keV、55 keV）重建技术在喉鳞状细胞癌中的客观图像质量和主观图像质量。研究结果显示，在喉鳞状细胞癌的双能量CT中，VMI+技术的40 keV能提供更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界评分，且明显高于LBI（80 kV、M0.6）、NBI和55 keV；而NBI技术能提供更好的整体图像质量评分，且明显高于LBI（80 kV、M0.6）和VMI+（40 keV、55 keV）；NBI技术能提供更低的噪声，且明显低于80 kV、40 keV和55 keV。这说明双能量CT的VMI+（40 keV）和NBI技术在喉鳞状细胞癌中具有重要的价值，可作为首选的后处理技术。

与常规单能量CT相比，双能量CT可通过强大的后处理技术明显提高头颈部鳞状细胞癌的图像质量，提高病灶对比度，降低受检者的辐射剂量^[2，10]。在双能量CT的线性融合技术中，融合系数0.3（M0.3）的LBI图像常被用于模拟常规120 kV扫描的图像^[7]，而采用80 kV或M0.6较M0.3均能明显提高头颈部肿瘤的客观图像质量和主观图像质量^[5-6]。Scholtz JE等^[4]比较NBI和LBI技术在头颈部鳞状细胞癌患者中的图像质量，结果显示NBI在肿瘤边界和优化图像质量方面均优于LBI技术。此外，May MS等^[7]应用VMI+技术评价头颈部鳞状细胞癌患者图像质量，结果显示40 keV的CNR、肿瘤边界和整体图像质量明显高于60 keV和M0.3。Albrecht MH等^[11]研究比较40 keV、55 keV、70 keV和M0.3在头颈部鳞状细胞癌中的应用，结果显示40 keV提供最高的肿瘤CT值、CNR，而55 keV提供更高的主观图像质量。然而，之前的研究大多比较NBI和LBI（或者VMI+和LBI）在头颈部鳞状细胞癌中的应用，很少有研究同时比较双能量CT的LBI（80 kV、M0.6）、NBI和VMI+（40 keV、55 keV）技术在喉鳞状细胞癌中的图像质量。

由于喉的结构复杂、所在空间狭小，这常导致喉鳞状细胞癌肿瘤边界显示不清，影响肿瘤浸润程度的评估和分期。优质的图像质量和清晰的肿瘤边界对于准确评估喉鳞状细胞癌的大小及周围浸润至关重要。本文研究显示，与LBI（80 kV、M0.6）和VMI+（40 keV、55 keV）技术相比，NBI技术提供最低的图像噪声和更好的整体图像质量。之前的研究也发现，与VMI+或LBI技术相比，NBI能明显提高胰腺癌或肾脏肿瘤的整体图像质量^[12-13]。这可能是因为NBI技术根据每个像素的CT值得到不同能量混合比例的图像，CT值高的像素点融合更多低压信号使图像对比度增加，而CT值低的像素点融合更多高压信号使图像噪声降低^[14]。因此，NBI图像同时获得了低能量图像中的高对比度和高能量图像中的低噪声^[15]。此外，本研究中VMI+的40 keV提供了更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界，且明显优于LBI（80 kV、M0.6）、NBI和55 keV，差异均有统计学意义。这与之前对肺癌的研究结果类似^[16]。这可能是因为本研究中VMI+的40 keV能级水平接近碘的k边缘（33.2 keV），提高碘的衰减率，从而增加肿瘤与周围组织的对比度^[17]。因此，在喉鳞状细胞癌的双能量CT后处理技术中，采用VMI+（40 keV）结合NBI可能有助于提高图像质量，本文中采用VMI+（40 keV）评估喉鳞状细胞癌病灶范围的诊断符合率为78%。

本文的局限性在于：样本量偏少，在今后可纳入更多的喉鳞状细胞癌患者进行双能量CT研究；男性患者明显多于女性，这可能与喉鳞状细胞癌男性发病率明显高于女性有关，其结果是否受性别的影响尚不明确；仅采用一种双能量扫描方案（80/Sn140 kV），其他双能量扫描方案的重建技术能否进一步提高图像质量尚需研究；LBI技术仅重建80 kV和M0.6的图像，NBI技术仅重建机器默认的参数，而VMI+技术仅重建40 keV和55 keV的图像，在后续研究中可探讨这些重建技术的其他参数能否进一步提高喉鳞状细胞癌的图像质量。

综上所述，在喉鳞状细胞癌的双能量CT成像中，采用VMI+技术（40 keV）能提供更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界，采用NBI技术能提供更低的图像噪声和更好的整体图像质量。

参考文献

[1] 雷大鹏，潘新良. 中晚期喉癌的治疗选择[J]. 中华耳鼻咽喉头颈外科杂志，2019，54（5）：398-400.

[2] Lei DP， Pan XL. Treatment options for advanced laryngeal carcinoma[J]. Chin J Otorhinolaryngol Head Neck Surg，2019，54（5）：398-400.

[3] Suntharalingam S， Stenzel E， Wetter A，et al. Third generation dual-energy CT with 80/150 Sn kV for head and neck tumor imaging[J]. Acta Radiol，2019，60（5）：586-592.

[4] Zopfs D， Lennartz S， Große Hokamp N，et al. Head and neck squamous cell carcinoma：evaluation of iodine overlay maps and low-energy virtual mono-energetic images acquired with spectral detector CT[J]. Clin Radiol，2022，77（6）：e425-e433.

[5] Scholtz JE， Hüsers K， Kaup M，et al. Non-linear image blending improves visualization of head and neck primary squamous cell carcinoma compared to linear blending in dual-energy CT[J]. Clin Radiol，2015，70（2）：168-175.

[6] Kraft M， Ibrahim M， Spector M，et al. Comparison of virtual monochromatic series，iodine overlay maps，and single energy CT equivalent images in head and neck cancer conspicuity[J]. Clin Imaging，2018，48：26-31.

[7] Scholtz JE， Kaup M， Kraft J，et al. Objective and subjective image quality of primary and recurrent squamous cell carcinoma on head and neck low-tube-voltage 80-kVp computed tomography[J]. Neuroradiology，2015，57（6）：645-651.

[8] May MS， Wiesmueller M， Heiss R，et al. Comparison of dual- and single-source dual-energy CT in head and neck imaging[J]. Eur Radiol，2019，29（8）：4207-4214.

[9] Tawfik AM， Kerl JM， Bauer RW，et al. Dual-energy CT of head and neck cancer：average weighting of low- and high-voltage acquisitions to improve lesion delineation and image quality-initial clinical experience[J]. Invest Radiol，2012，47（5）：306-311.

[10] Deak PD， Smal Y， Kalender WA. Multisection CT protocols：sex- and age-specific conversion factors used to determine effective dose from dose-length product[J]. Radiology，2010，257（1）：158-166.

[11] Bahig H， Lapointe A， Bedwani S，et al. Dual-energy computed tomography for prediction of loco-regional recurrence after radiotherapy in larynx and hypopharynx squamous cell carcinoma[J]. Eur J Radiol，2019，110：1-6.

[12] Albrecht MH， Scholtz JE， Kraft J，et al. Assessment of an advanced monoenergetic reconstruction technique in dual-energy computed tomography of head and neck cancer[J]. Eur Radiol，2015，25（8）：2493-2501.

[13] Ascenti G， Krauss B， Mazziotti S，et al. Dual-energy computed tomography（DECT）in renal masses：nonlinear versus linear blending[J]. Acad Radiol，2012，19（10）：1186-1193.

[14] He YL， Zhang DM， Xue HD，et al. Clinical value of dual-energy CT in detection of pancreatic adenocarcinoma：investigation of the best pancreatic tumor contrast to noise ratio[J]. Chung Kuo I Hsueh K'o Hsueh Tsa Chih，2013，27（4）：207-212.

[15] 余甲乐，刘　峰，邢 杰， 低管电压联合低剂量对比剂在头颈部CT血管成像中的应用[J]. 中国医学影像学杂志，2022，30（4）：327-332.

[16] Yu JL， Liu F， Xing J，et al. Application of low tube voltage combined with low dose contrast medium in head and neck CT angiography[J]. Chin J Med Imag，2022，30（4）：327-332.

[17] 胡洁婷，何　花，李雪霜， 评价双能量CT非线性融合技术对肾癌诊断的影响[J]. 中国医学计算机成像杂志，2020，26（2）：135-139.

[18] Hu JT， He H， Li XS，et al. Evaluating the effect of DECT nonlinear blending technique on the diagnosis of renal cell carcinoma[J]. Chin Comput Med Imag，2020，26（2）：135-139.

[19] Sekiguchi T， Ozawa Y， Hara M，et al. Visibility of the hilar lymph nodes using advanced virtual monoenergetic low-keV images for preoperative evaluation of lung cancer[J]. Br J Radiol，2019，92（1103）：20180734.

[20] 高钦宗，王志伟，齐亚飞， 双层探测器能谱CT虚拟单能量成像在兔VX2肝癌模型微小病灶检测中的价值[J]. 中国医学科学院学报，2018，40（5）：651-655.

[21] Gao QZ， Wang ZW， Qi YF，et al. Monoenergetic reconstructions using detector-based spectral CT for imaging of small lesions in the rabbit VX2 liver cancer models[J]. Acta Acad Med Sin，2018，40（5）：651-655.

基金资助

四川省科技计划资助项目(2021YFS0225;2021YFS0075)

成都市科技计划资助项目(2021-YF05-01507-SN)

北京医学奖励基金资助项目(YXJL-2022-0105-0143)

山东省研究生教育教学改革研究资助项目(SDYJG21161)

山东省自然科学基金面上资助项目(ZR2022MH226)