Investigative Radiology：临床第一代双源光子计数CT系统在CCTA钙化评分方面的价值

现阶段，冠状动脉钙化评分（CACS）是对有症状和无症状患者进行风险评估的重要方法之一。随着CACS的风险评估，冠状动脉计算机断层扫描（CCTA）已被确立为评估冠状动脉疾病（CAD）存在和程度的一线检查。随着双能量和光谱成像技术的出现，一些算法允许从CCTA数据集的虚拟非对比（VNC）图像中评估CACS，使用材料分解为2种材料（软组织和碘）。由于钙既不是由碘也不是由软组织表示，所有上述使用双能量技术的方法都显示出高相关性，但对来自虚拟非增强图像的冠状动脉钙（CAC）评分有相关的低估。

最近，光子计数探测器计算机断层扫描（PCD-CT）扫描仪已引入临床。除了更高的空间分辨率和更高的剂量效率，PCD-CT数据集包含可用于多物质分解的差异化光谱信息。

近日，发表在Investigative Radiology杂志的一项研究在第一代双源PCD-CT系统上使用CCTA数据集的PureCalcium重建来评估CACS，并与VNC重建和TNC采集的CACS在模型和患者群体中进行了比较，为临床提供了一个更准确的重建技术。

尽管CACS和CCTA是评估冠状动脉疾病的成熟技术，但两者为互补性的采集方法，会增加的扫描时间和病人辐射剂量。因此，从一次CCTA采集中得到准确的CACS是非常可取的。本项研究中基于PureCalcium、VNC和TNC重建的CACS是在一个CACS模型和67名接受CCTA的患者（70[59/80]岁，58.2%为男性）中进行的评估，这些患者均在第一代光子计数探测器-计算机断层扫描系统上接受了CCTA检查。对3种重建的冠状动脉钙质评分进行了量化，并使用Wilcoxon测试进行比较。通过Pearson和Spearman相关性和Bland-Altman分析来评估一致性。使用Cohen κ对冠状动脉钙质评分类别（0、1-10、11-100、101-400和>400）进行了比较。 

模型研究显示CACSPureCalcium和CACSTNC之间有很强的一致性（60.7±90.6 vs 67.3±88.3，P=0.01，r=0.98，类内相关[ICC]=0.98）。 而CACSVNC显示出明显的低估（42.4 ± 75.3 vs 67.3 ± 88.3，P < 0.001，r = 0.94，ICC = 0.89；平均偏差，24.9；LoA，-87.1/37.2）。体内比较证实了高度的相关性，但显示了CACSPureCalcium的低估（169.3 [0.7/969.4] vs 232.2 [26.5/1112.2]，P < 0.001，r = 0.97，ICC = 0.98；平均偏差，-113.5；LoA，-470.2/243.2）。相比之下，CACSVNC显示出类似的高相关性，但低估程度大得多（24.3 [0/272.3] vs 232.2 [26.5/1112.2]，P < 0.001，r = 0.97，ICC = 0.54；平均偏差，-551.6；LoA，-2037.5/934.4）。CACSPureCalcium显示CACS分类的一致性（κ = 0.88）优于CACSVNC（κ = 0.60）。 

图 69岁男性患者的图像示例，LAD有钙化。TNC(A)和VNI(B)与CAC评分模块的颜色重叠。VNI低估了LAD的钙化量。TNC CACS总数=1633；VNI CACS=1391

本研究表明，基于CCTA的PureCalcium重建的CACS定量和分类的准确性优于来自VNC重建的CACS，可实现临床上辐射剂量的优化和采集时间高效的CAD综合评估。

原文出处：

Tilman Emrich,Gilberto Aquino,U Joseph Schoepf,et al.Coronary Computed Tomography Angiography-Based Calcium Scoring: In Vitro and In Vivo Validation of a Novel Virtual Noniodine Reconstruction Algorithm on a Clinical, First-Generation Dual-Source Photon Counting-Detector SystemCoronary Computed Tomography Angiography-Based Calcium Scoring: In Vitro and In Vivo Validation of a Novel Virtual Noniodine Reconstruction Algorithm on a Clinical, First-Generation Dual-Source Photon Counting-Detector System.DOI:10.1097/RLI.0000000000000868