DECT成像的未来

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发布时间:2024-10-02 22:55

双能CT(DECT)技术正不断演进,以提升其临床价值(参见XI区:;;)。未来的DECT发展将重点改善双能成像工作流程,以便更高效地解读图像。以下是DECT技术未来可能的发展方向:

1. 优化工作流程

未来DECT技术的发展将关注于优化成像工作流程,以减少图像数据集的繁杂和处理时间。当前,DECT成像需要使用瘦客户端服务器来处理大量图像数据,这延长了扫描解释的时间。因此,需要优化DECT协议,仅包含关键的图像序列,减少冗余数据集。此外,跨平台分析方法的发展可以显著减少平台间的变异性,实现技术标准化。这些进展将简化常规DECT成像过程。

2. 人工智能的应用

人工智能(AI)正在对双能量成像的各个方面产生重大影响。AI将自动化DECT过程中的许多关键环节,如患者定位、扫描时机和剂量减少,以及图像的生成和修改(如重建、去噪、提高分辨率)。AI算法可以通过估计缺失的投影数据来完成数据,从而改善图像质量。深度学习(DL)重建可以填补稀疏光谱CT中的缺失视图,显著降低辐射剂量。对于双源DECT扫描,DL还可以在测量场之外推断信息,从而扩展扫描范围。

此外,AI还可以减少图像噪声,提高DECT成像质量。目前的材料分解技术受限于图像噪声和伪影,AI技术可以改善材料分解性能,增强低碘浓度的检测能力。AI在临床实践中还显示出在肿瘤检测、特征描述、分期和预后评估中的潜力。

接受化疗的肝转移性结肠癌。与正常实质组织相比,转移灶(黄色箭头)的彩色编码碘浓度图与叠加光谱曲线(a)显示转移灶无增强,表明转移灶广泛坏死。叠加在 VUE 图像(b)上的碘[无水]图纹理分析得出的熵参数彩色编码图显示转移沉积物的熵值较低(后处理程序 Olea Sphere,3.0 版;Olea Medical,La Ciotat,Francia)。

3. DECT成像中的热测量和参数图生成

未来,AI驱动的后处理技术将应用于DECT成像,包括基于DECT的热测量和从常规CT获取DECT参数图。CT热测量通过监测与温度相关的放射密度变化来估计体内温度,DL算法可以提高这一技术的精度。虽然双能成像依赖昂贵且不广泛可用的CT系统,但最近的DL进展允许使用常规CT扫描仪生成DECT参数图,从而大大扩展了这一技术的应用范围。

4. DECT参数与生物学的关系

DECT提供有关组织组成和生理状态的定性和定量信息。在肿瘤学领域,这些参数可能在肿瘤管理中发挥关键作用,包括诊断、特征描述、分级、评估肿瘤侵袭性、分期、病理和分子分型(如ki-67、PD-L1表达、HER-2状态、K-RAS突变等)、预后和预测价值、治疗计划、响应评估及随访。

定量肿瘤生物标志物包括碘浓度、Zeff值和HU值。尽管生理碘摄取数据仍然稀少,但已发现碘浓度与血容量和血流等灌注CT派生参数之间存在显著相关性。碘浓度可能是疗法引起的肿瘤灌注变化的替代标志物。

与单能量 CT 相比,DECT 在诊断和评估炎症性肠病(尤其是克罗恩病)的病情严重程度方面具有明显优势。低能量级(45 千伏)单色重建(a)和彩色编码碘图(b)分别显示回肠末端增强和碘浓度增高(橙色和白色箭头),这与克罗恩病患者的活动性炎症有关。

5. 放射组学与放射基因组学

计算技术的进步还促进了高通量定量特征提取的开发,将图像转化为可挖掘的数据,并分析大量CT图像数据以支持决策。放射组学和放射基因组学是创新的定量成像方法,利用计算机算法从放射学图像中提取和分析大量定量特征。尽管放射组学和放射基因组学在多个领域显示出应用潜力,目前关于DECT扫描生成的丰富定量数据集的应用仍然较少。

6. 未来技术:光子计数CT(PCCT)

光子计数CT(PCCT)代表了CT技术的新阶段。这一新兴技术使用光子计数探测器将单个入射光子直接转换为与光子能量成比例的电信号。PCCT有潜力克服DECT成像的一些局限,提高材料分解能力,支持多种对比剂的使用,过滤图像的电子噪声,并增加空间分辨率。目前,光子计数技术在心血管、胸部和肌肉骨骼应用中已显示出临床优势。结合超高空间分辨率和光谱能力,预计PCCT将在光谱分离和未来应用方面优于DECT。

随着这些技术的不断进步,DECT成像的临床应用将变得更加广泛和精准。

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文献原文:García-Figueiras R, Oleaga L, Broncano J, Tardáguila G, Fernández-Pérez G, Vañó E, Santos-Armentia E, Méndez R, Luna A, Baleato-González S. What to Expect (and What Not) from Dual-Energy CT Imaging Now and in the Future? J Imaging. 2024 Jun 26;10(7):154. doi: 10.3390/jimaging10070154. 仅供专业人士交流目的,不用于商业用途。