European Radiology：基于多参数双能量非增强CT的肝脏良恶性病变预测模型

肝脏CT可以对各种局灶性肝脏病变进行诊断及鉴别，通常需要使用造影剂。考虑到造影剂的不良副作用，包括造影剂肾病以及经济负担，不使用造影剂的CT平扫评估肝脏病变存在较大潜在需求。虽然非离子碘造影剂的大多数副作用通常是轻微和暂时的，但严重的甚至可能导致生命危险的副作用死亡。然而，在临床实践中，在非对比增强CT (non-CECT)上识别肝脏病变是具有挑战性的。

迄今为止，研究人员已经通过使用放射组学和纹理分析等技术，使用非增强图像评估肝脏病变。这些技术已显示出一定的区分不同肝病变类型的能力。双能CT (Dual-energy CT, DECT)已取得重大进展，近年来已成为常规临床实践中普遍和广泛使用的技术。DECT采用相同扫描体积的双千伏采集来实现材料区分。光谱或多能CT也称为DECT，提供额外的图像重建，以提高CT分析的精度。DECT是临床实践中常用的一种方法，它可以生成不同能级的虚拟单色图像(VMI)。DECT可以利用材料分解(MD)技术获得质量密度、有效原子序数和其他材料特定信息，用于不同的分析。尽管DECT因其提供广泛影像数据的能力而被公认，但其在区分肝脏病变与非强化CT方面的潜在应用仍未被探索。

最近，发表在European Radiology杂志上的一篇研究利用无造影剂的双能CT (DECT)定量数据建立预测模型，以实现肝脏良恶性病变的鉴别及诊断。

本回顾性研究纳入了进行DECT的肝脏病变患者，其中包括非对比增强扫描。良性病变包括肝血管瘤，恶性病变包括肝细胞癌、转移性肝癌和肝内胆管细胞癌。患者分为衍生组和验证组。在推导组中，由两位放射科医生使用单变量和多变量逻辑回归计算了10个多参数数据来生成pm。在验证组中，另外两名放射科医生测量参数以评估pm的诊断性能。

研究共纳入121例患者(平均年龄67.4±13.8岁，男性80例)，衍生组97例(良性25例，恶性72例)，验证组24例(良性7例，恶性17例)。过采样将良性病变样本增加到75个，与恶性组相同。所有参数在单因素分析中均有统计学意义(均p < 0.05)，导致多因素分析产生5个pm。两位观测者的5个PM1曲线下面积为:PM1(斜率K，血)= 0.76,0.74;PM2(斜率K，脂肪)= 0.55,0.51;PM3(有效- z差，血)= 0.75,0.72;PM4(斜率K、血、脂)= 0.82、0.78;PM5 (斜率K, 有效- z差，血) = 0.90, 0.87。PM5的诊断性能最好。

表 衍生队列的多个参数的结果

本项研究表明，多参数非增强DECT是鉴别肝脏病变的有效方法，为临床提供了新的思路。

原文出处：

Takashi Ota,Hiromitsu Onishi,Hideyuki Fukui,et al.Prediction models for differentiating benign from malignant liver lesions based on multiparametric dual-energy non-contrast CT.DOI:10.1007/s00330-024-11024-8