目的：由于软组织对比度有限，在计算机断层扫描（CT）上对头颈部（HN）肿瘤进行精确分割（Segmentation）面临较大挑战。双能量CT（DECT）通过虚拟单能图像（VMI），提供了改善的肿瘤可视化效果，然而其对肿瘤分割的影响仍未得到充分研究。本研究旨在多模态成像框架下，评估低能VMI对头颈部肿瘤勾画的影响。
方法：研究人员在40至60 keV能量下创建了VMI，并使用对比度噪声比（CNR）指标和定性的医生偏好评估来评价其最佳的肿瘤可视化效果。50 keV VMI被确定为对比度与图像质量之间的最佳折中方案，并被纳入一项涉及16例头颈部癌症患者的靶区勾画研究。6位医生通过顺序结合以下图像，依次调整由正电子发射断层扫描（PET）衍生的肉眼可见肿瘤体积（GTV）：等效120 kVp的DECT（标准计划CT）、50 keV VMI CT以及磁共振成像（MRI）。研究人员使用Dice系数（DSC）、Hausdorff距离（HD）、平均一致距离和靶区体积评估了医生间和医生内部的差异性。测量的定性指标包括肿瘤显著性、边缘清晰度和勾画置信度。
结果：与120 kVp图像相比，50 keV VMI表现出显著更高的CNR（CNR50keV = 1.99 对比 CNR120kVp = 0.54，p = 6.5 × 10-7），且更受医生青睐用于肿瘤勾画。在120 kVp图像中加入50 keV VMI会增加GTV体积，平均增加2.0 cm3。基于VMI的靶区与MRI上的发现更加一致。MRI与50 keV VMI靶区之间的医生内部差异小于MRI与120 kVp靶区之间的差异，而随着每个图像集的加入，医生间的差异保持不变或略有增加。解剖部位影响了VMI的效用，在颅底观察到的影响较小。
结论：与单独的120 kVp图像相比，低能DECT VMI（特别是50 keV VMI）增强了头颈部肿瘤的可视化，并导致更大的GTV体积，这与MRI肿瘤勾画表现出一致性。这些发现支持将VMI整合到多模态放射治疗计划工作流程中，以优化靶区勾画的准确性。
### 研究背景
在头颈部（HN，指包括口腔、鼻咽等在内的解剖区域）癌症的放射治疗（Radiotherapy，利用电离辐射治疗肿瘤的临床手段）中，对肿瘤进行精准分割（Segmentation，在医学影像上勾画出器官或病变边界的过程）对于提高局部控制率并保护周围危及器官至关重要。然而，由于传统的单能计算机断层扫描（CT）图像中软组织对比度有限，这使得肿瘤边界的精确确定面临巨大挑战。尽管注射含碘造影剂可以增强肿瘤的可视性，但双能量CT（DECT，利用两种不同能量谱进行数据采集以区分不同组织和物质特征的CT成像技术）能够产生虚拟单能图像（VMI，通过双能量重建算法合成的、对应于特定单能X射线束照射下的图像类型），为改善肿瘤的显像提供了新的契机。先前已有研究表明，DECT能够提高肿瘤靶区与周围健康组织之间的对比度，但这方面的临床靶区勾画影响研究仍较为匮乏。
为此，来自威斯康星大学医学与公共卫生学院人类肿瘤学系的Jessica R. Miller、Michael Lawless、Lianna DiMaso-Myers、Brett Morris、Grace Blitzer、Jessica Schuster、Emily Merfeld、Randall J Kimple、Tabassum Kennedy、Jainil Shah、Patrick Wohlfahrt、Paul M. Harari和Adam Burr等研究人员开展了此项研究。研究人员旨在量化低能VMI对头颈部肿瘤靶区勾画的影响，并确定用于该解剖区域的最佳VMI能量级别。研究最终表明，引入50 keV（千电子伏特，光子能量单位）的VMI能显著提高肿瘤显像质量，并导致更大且与磁共振成像（MRI，利用强磁场和无线电波产生高对比度软组织图像的技术）更为一致的肉眼可见肿瘤体积（GTV，在医学影像上能够直接观察到的实际肿瘤物理范围）。该研究具有重要的临床意义，为缺乏MRI资源的放疗中心提供了一种有效的多模态图像替代方案，并有助于提高放射治疗计划的精准度。该论文发表在《Advances in Radiation Oncology》杂志上。
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### 主要关键技术方法
本研究回顾性分析了2018年10月至2021年3月期间在研究人员所在机构接受放射治疗的16例病理确诊头颈部癌症患者。所有患者在放疗定位时均使用SOMATOM Definition Edge CT扫描仪进行双能量扫描，使用定制头枕和热塑性面罩固定，并在静脉注射碘造影剂后延迟60秒采集图像。CT采集采用双面过滤器技术，有效管电流时间积为1350 mAs，容积CT剂量指数（CTDI
vol，用于评估CT扫描中患者所受辐射剂量的标准物理量）为23.2 mGy，重建层厚为2 mm。重建获得等效120 kVp（千伏峰值，代表普通CT扫描时所采用的标准管电压水平）图像和40至60 keV范围的VMI图像。诊断性正电子发射断层扫描（PET，利用放射性核素示踪剂显示体内细胞代谢活性的断层显像技术）和MRI图像通过局部刚性配准融合至定位CT。研究首先利用对比度噪声比（CNR，用于评估图像质量中病变与背景显像差异的指标）和医生定性评分确定最佳VMI能量，随后由6位医生在PET衍生的初始GTV基础上，依次结合120 kVp图像、50 keV VMI图像及MRI图像进行顺序勾画和调整，最终通过Dice系数（DSC，评估靶区空间重叠一致性的指标）和Hausdorff距离（HD，评估边界偏差的指标）等量化医生内与医生间的勾画变异性。
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### 研究结果
根据论文原文，研究结果具体分为以下几个部分：
#### 单能能量优化 (Optimization of monoenergetic energy)
* **对比度噪声评估 (Contrast-to-Noise assessment)**：
研究人员分析了20例患者的图像数据，发现随着VMI重建能量的降低，肿瘤GTV与健康肌肉组织（颏舌骨肌）之间的对比度明显升高。与传统的120 kVp图像（4.44±10.0 HU）相比，50 keV和40 keV VMI下的对比度分别增加至25.6±22.3 HU和42.0±32.9 HU，这对应了477%和846%的显著增幅（p = 1 × 10
-6）。虽然伴随能量降低图像噪声分别增加了46%（50 keV）和93%（40 keV），但由于对比度的提升幅度远超噪声的增加，低能VMI的CNR显著优于传统CT。120 kVp图像的CNR为0.54±1.16，而50 keV VMI的CNR显著提升至1.99±1.64（p = 3 × 10
-7），40 keV VMI的CNR达到2.51±1.88（p = 1 × 10
-6）。
* **医生偏好 (Physician preference)**：
4位医生对10例患者在40 keV、45 keV、50 keV、55 keV和60 keV重建级别下的图像勾画便利性进行了定性排序。结果显示，45 keV（2.0±1.3）和50 keV（2.1±0.9）获得了最受青睐的（即数值最低的）评分。由于45 keV图像在不同患者中的评分波动较大，低能下的伪影和噪声可能对特定病例产生干扰，因此为了保持图像质量的一致性，研究人员最终选择图像表现更为稳定的50 keV VMI作为后续靶区勾画研究的推荐能量级别。
#### 勾画研究 (Contouring study)
* **定性测量 (Qualitative Measurements)**：
在针对16例患者的顺序勾画中，医生们对肿瘤显著性、边缘清晰度、勾画置信度及整体图像质量进行了评分。结果表明，每引入一种新的图像模态，定性评分均会升高。最显著的增幅出现在加入50 keV VMI时，尤其是肿瘤边缘清晰度评分提高了1.86±0.27。这说明低能VMI极大增强了医生的主观诊断和靶区勾画信心。
* **定量测量 (Quantitative Measurements)**：
在120 kVp图像中加入50 keV VMI可导致GTV勾画体积出现统计学意义上的显著增加，平均增加了2.0 cm
3（百分比增幅达7.4%）。当进一步加入MRI时，体积继续增加，平均增幅达22.3%（平均体积分别为：V
120 kVp = 24.01 cm
3，V
50 keV VMI = 25.8 cm
3，V
MRI = 29.4 cm
3，p = 1.6 × 10
-6，p = 1.4 × 10
-14）。在医生内部差异性评估中，与120 kVp图像相比，50 keV VMI所勾画的靶区与MRI靶区之间表现出更高的一致性（即更小的平均一致距离与更好的重叠度），这说明VMI勾画的靶区向MRI所显示的实际病变范围靠拢。然而，在医生间差异性评估中，加入50 keV VMI没有显著改变不同医生间的一致性，而在引入MRI后，由于缺乏统一勾画指南，医生间差异反而略有增加，其中Hausdorff距离（HD）由120 kVp时的8.62增加至MRI下的10.63（p = 0.04）。此外，解剖部位对VMI的使用价值有重要影响，对于舌根和扁桃体区域，引入50 keV VMI带来的体积增加最明显（平均增加4.0 cm
3，即11.2%）；而对于靠近颅底和密集骨质结构的鼻咽部肿瘤，由于骨质造成的伪影和衰减，VMI的优化效果有限，平均体积仅增加0.8 cm
3（3.5%）。
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### 总结讨论与研究结论
#### 讨论部分总结
在本研究中，研究人员深入探讨了将50 keV VMI与传统120 kVp图像结合用于头颈部肿瘤放疗靶区勾画的临床价值。由于DECT展现出卓越的CNR，低能VMI的使用使得医生能够发现传统CT上无法辨识的肿瘤边缘，从而使GTV体积显著扩大，并且这一扩大趋势在空间分布上与MRI的勾画结果呈现出更好的符合度。这对于无法及时获取MRI检查的医疗机构具有极为重要的应用前景，因为DECT图像的生成无需额外的多模态图像配准（如MRI或PET到放疗CT的配准过程），消除了配准误差带来的靶区偏倚风险。
然而，研究人员也指出，随着高软组织分辨率模态（如VMI和MRI）的加入，医生间的靶区勾画差异却并未减少甚至略有增加，这主要是因为临床上缺乏针对这些新型显像模态的统一勾画指南，导致医生对病变增强边界和炎症反应的解读不尽相同。
此外，解剖部位对低能VMI的增益有决定性影响。在被软组织包绕的舌根及扁桃体等部位，50 keV VMI的作用最为突出；但在颅底及鼻咽部等紧邻骨骼结构的区域，低能VMI的优势会被骨质衰减和伪影所削弱，此时可能需要结合其他DECT参数（例如有效原子序数图，Z
eff，或碘图）来进行辅助评估。同时，由于图像配准的不确定性、本研究未采用定位装置进行PET/MRI扫描以及样本量局限于单中心16例患者，本研究存在一定的局限性，未来需要多中心、大样本量的研究来进一步验证这些技术改变对肿瘤局部控制和毒副作用产生的实际临床疗效。
#### 研究结论翻译
本研究表明，将50 keV的虚拟单能图像（VMI）引入到标准的头颈部放射治疗计划中，相比于单用120 kVp图像可以获得更大的肉眼可见肿瘤体积（GTV），且该体积与基于磁共振成像（MRI）的肿瘤勾画结果具有更好的一致性。定量和定性分析证实，低能VMI增强了主观的肿瘤显著性和边缘清晰度，增加了靶区勾画体积，并改善了与MRI靶区的一致性。虽然在软组织包绕的病变部位（如舌根和扁桃体）观察到的影响最为显著，但在邻近骨质结构的区域（如鼻咽部）其获益相对较小。总之，本项工作支持将低能VMI整合到多模态成像工作流程中，并凸显了其在优化头颈部癌症放射治疗计划精准度方面的应用价值。这也提示临床需要开展大规模、多中心的研究，并制定相应的临床指南，以便在临床治疗中更规范、一致地引入低能VMI和MRI技术进行靶区勾画。
