双能CT虚拟去钙技术对类风湿性关节炎腕关节骨髓水肿诊断效能的研究

刘向，陈英敏，郑泓明，王宇航，李玲，白文月

1.河北省人民医院 医学影像科，河北 石家庄 050001；2.河北医科大学第二医院 核医学科，河北 石家庄 050061；3.陕西省人民医院 核磁共振室，陕西 西安 710068

引言

类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis，RA）当前治疗目标主要是控制疾病的活动[1]。研究表明骨髓水肿（Bone Marrow Edema，BME）被认为是炎症的重要特征[2]，且通常被用作判断RA活动的重要参考指标[3]；另外，BME与骨侵蚀有关，是骨破坏的预测因素之一[4]。因此，对于RA患者，尽早发现BME至关重要。BME是一种具有不同病因和结果的非特异性影像学表现[5]，RA中的BME又叫骨炎[6]。虽然MRI可以作为诊断RA的BME的敏感工具，但它存在一些局限性，如操作复杂、禁忌症较多、时间长等，由于RA患者累及关节多且疼痛等原因，往往不能配合长时间检查，而DECT具有无创性、依从性好、操作简单且密度分辨力高等特点。

先前的研究表明，DECT在检测BME方面具有出色的诊断性能[7-9]。DECT 虚拟去钙（Virtual Non-Calcium，VNCa）的原理是可以同时获得两个低能量和高能量的CT数据集，然后使用三种物质分离算法（骨矿物质、红骨髓和黄骨髓）量化并去除特定的化学元素钙[7]。在后处理软件中，生成彩色编码的VNCa图像。然而，据研究所知，目前仅有一篇关于使用VNCa检测RA患者BME的报道[10]，这表明DECT在RA中检测BME具有可行性，但是，该研究并没有进行诊断效能的评估。

所以，本研究目的是以MRI图像作为参考标准，评估使用DECT VNCa技术在视觉和定量方面对活动性RA患者的腕关节BME的诊断效能。

1 材料与方法

1.1 研究对象

本研究通过我院伦理委员会审核，所有患者均签署知情同意书。前瞻性连续收集2019年7至12月河北省人民医院风湿免疫科收入的18例诊断为RA的病人，男5例，女13例，年龄35～70岁。纳入标准：① 25～70岁；② 诊断均符合2010年ACR/EULAR修订的关于RA的诊断标准[11-12]；③ 腕关节、近端指间关节区肿胀及疼痛。将3例由于整个腕关节明显的骨质硬化、1例由于MRI扫描图像不理想、1例由于明显的骨质破坏排除在该研究之外，另外8块骨头由于硬化影响被排除在外，最终13例患者的122块骨头（98个腕骨和24个尺桡骨）被纳入研究，其中男性3例，女性10例，平均年龄为（53±11）岁。所有病人均进行了疼痛明显侧的腕关节MRI检查和第三代DECT检查，间隔时间不超过24 h。

1.2 双能CT扫描及重建参数

所有患者均行第三代双源双能CT（Dual-Energy CT，DECT）（Somatom Force，Siemens Healthineers，Forchheim，Germany）扫描，CT双能扫描参数：A球管：管电压Snl50 kV，管电流100 mAs；B球管：管电压80 kV，管电流150 mAs，使用自动管电流调制技术（CARE Dose4D），准直器64×0.6 mm，螺距0.7，机架旋转时间为0.5 s，患者采取俯卧位，扫描范围包括整个腕关节和尺桡骨远端。

一次DECT扫描完成后获得80 kV、Sn150 kV以及近似于单能120 kV的加权平均图像，80 kV、Sn150 kV的数据被重建为层厚1.5 mm，层间距1.0 mm的图像，并发送至工作站（Syngo Via Dual Energy；VB10）进行处理。VNCa图像利用Dual Energy软件“骨髓”功能重建，获得VNCa彩色编码图像。

1.3 MRI扫描参数

所有患者的MR检查均使用GE 1.5T（Signa EXCITE HDx；GE Healthcare，Waukesha，WI，USA）MRI，采取俯卧位的膝关节表面线圈。使用的扫描序列和相应的参数设置分别为：冠状脂肪饱和的质子密度加权成像（Fat Saturation Proton Density Weighted Image，FS-PDWI）序列（TR 2700 ms，TE 30 ms，FOV 14 mm×14 mm；矩阵288×224，层厚2.0 mm，层间距0.2 mm），冠状位快速自旋回波T1加权序列（TR 625 ms，TE 17.4 ms，FOV 14 mm×14 mm；矩阵256×192，层厚2.0 mm，层间距0.2 mm），轴位T2加权脂肪饱和（Fat Saturation T2 Weighted Image，FS-T2WI）序列（TR 4000 ms，TE 85 ms，FOV 12 mm×12 mm；矩阵288×192，层厚3.0 mm，层间距0.3 mm），轴位快速自旋回波T1加权（Fast Spin Echo T1 Weighted Imaging，FSE-T1WI）序列（TR 625 ms，TE 17.4 ms，FOV 12 mm×12 mm；矩阵256×192，层厚3.0 mm，层间距0.3 mm）。

1.4 图像定性及定量分析

MRI图像由1名有经验的放射科医师独立评价，确定有无BME。在MRI上，BME在T1WI上多表现为边界模糊的低信号，FS-PDWI序列呈相对明显的高信号（图1），并以MRI结果作为参考标准。

所有原始的CT图像分析由另2名有骨关节系统经验的放射科医师在均不知MRI结果的情况下独立完成，在虚拟去钙图像上采用二分类法在彩色编码图像独立对所有骨进行视觉评估有无BME（0=没有异常骨髓密度，1=BME）。骨髓水肿在VNCa的颜色编码图像表现为边界不清的绿色（图1）。正常骨的VNCa图及MRI表现，见图2。每位医师可随意调节窗宽窗位，并可随意缩放图像。为避免骨皮质干扰，距骨皮质2 mm以内的区域不予评价[7]。

图1 某例患者扫描图像

图2 正常腕关节的VNCa图及MRI的影像表现

第4个放射科医师根据MRI的结果在VNCa图像上测量各腕骨骨髓衰减值（CT值），其对主观图像分析的结果不知。病变骨在MRI所示BME区选择感兴趣区（Region of Interest，ROI），ROI放置在关节面下2 mm的区域，正常骨同样在关节面下2 mm的区域选择ROI，ROI选取面积约0.1 cm2，每个病变区及正常区域均至少画两个圆形ROI，并记录其CT值。

1.5 统计学分析

使用SPSS 22.0软件进行统计分析，使用加权Kappa分析检验2位评价者间BME主观评分的一致性和第一位医师的VNCa图像与MRI图像结果的一致性。以MR作为参考标准，计算VNCa图像主观分析结果诊断BME的敏感性、特异性、阳性预测值（Positive Predictive Value，PPV）、阴性预测值（Negative Predictive Value，NPV）和准确性。对VNCa图像上的水肿骨髓和正常骨髓CT值进行正态性检验，如符合正态分布则采用独立样本t检验，如不符合正态分布则采用Mann-WhitneyU检验。同样，对VNCa图像BME的CT值采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线计算曲线下面积（Areas Under The Curve，AUC）和区分正常骨髓与水肿骨髓的截断值，并通过此截断值计算两者的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确性。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 主观图像分析

MRI显示13例患者的122块骨有39块BME及83块正常骨。各腕骨BME的分布如表1所示。两名医师在VNCa图像分别发现38块、43块骨有BME，两位医师分别有4个和9个假阳性，二者均有5个假阴性。两名医师在VNCa图像上评估RA腕关节BME的诊断性能如表2所示。Kappa分析显示二位评价者在VNCa图像主观评分的一致性及第一位医师的VNCa图像与MR图像显示BME情况的一致性均较高（k值分别为0.871，0.829）。

表1 各腕骨骨髓水肿的分布

表2 DECT对类风湿关节炎患者骨髓水肿的主观评价结果（%）

2.2 客观图像分析

以MRI作为参考标准，在VNCa图像上，39个骨BME区的密度CT值[平均（-8.8±21.7）HU]明显高于83个无水肿的骨骨髓密度CT值[平均（-62.9±21.2）HU]，两者间差异有统计学意义（P<0.01）（图3）。对所有骨髓密度CT值的ROC分析显示AUC为0.95（95%CI：0.90～1.00）（图4），截断点为-34 HU（敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确性分别为92.3%、92.7%、85.7%、96.2%、92.6%）。

图3 BME区与无水肿的骨骨髓密度CT值箱式图

图4 VNCa图像骨髓密度CT值的ROC曲线

3 讨论

目前，MRI是公认的RA诊断及活动性评估的最敏感的影像学方法。MRI成像是唯一能够评估BME的方式，但由于各种禁忌症和适应症，并非所有可疑关节炎患者都可以对手或足进行MRI检查。DECT使用不同X射线光谱的不同衰减特性来表示和识别各种物质[13]。DECT可以通过使用三材料分解算法从松质骨中减去钙，重建的彩色编码VNCa图像来显示骨髓的衰减。

迄今为止，双能VNCa技术已被用于诊断创伤性脊柱[14]或四肢[15]的BME，多发性骨髓瘤的骨髓浸润[16]以及风湿性疾病相关的BME[17-18]，并且具有较高敏感性和特异性。但仅有少数研究报道了使用该技术直接描绘RA的方法[10]。本研究是第一个使用DECT VNCa技术检测RA的BME诊断效能的前瞻性研究。

本研究结果表明与MRI相比第三代DECT VNCa图像的主观和客观分析结果对RA患者腕关节的BME的显示均具有较高的敏感性和特异性。在视觉分析中，当使用VNCa图像分析RA患者腕关节有无BME时，研究发现敏感性为87%，特异性为89%～95%，准确性为89%～93%。本研究结果与之前的几个研究[18-20]相似，尤其是Wu等[18]的研究表明了DECT在骶髂关节炎中检测BME的可行性，他们发现检测BME的敏感性为87%～93%，特异性为91%～94%，准确性为90%～92%。Koch等[19]的141个急性腕关节创伤的回顾性研究中，表明VNCa图像对BME的评估的总体敏感性94%、特异性98%、准确性97%。Petritsch等[20]的研究表明，第三代双源扫描仪（90 kV和Snl50 kV）在分析鉴别椎体有无BME方面的总体敏感性为64.0%、特异性为99.3%、准确性为93.9%。在本研究中，两个评估者分别有4例和9例假阳性，原因可能为：① 由于腕骨体积偏小，靠近关节面的关节软骨有时会表现为边缘光滑的彩色编码，这可能会影响水肿的观察，从而在DECT的VNCa图像上呈相对高密度，被误认为是BME；② 骨质疏松症可能增加骨髓中的脂肪含量，骨髓脂肪浸润可能会降低定量检测BME的衰减阈值。骨髓随着年龄的增长，逐渐由红骨髓向黄骨髓转化[21]，虽然在骨髓成熟时红骨髓转化为黄骨髓的顺序为从周围骨到中心区域骨，但周围骨骼可能会部分幸免，特别是年轻人或在承受重复性压力时[22]。因此，本研究的一些年轻参与者导致假阳性。研究表明，当红骨髓完全被脂肪替代时，DECT检测BME的效果最佳[23]。此外，对于彩色编码的VNCa图像的视觉分析结果显示，出色的观察者间一致性（k=0.871）证明了临床上使用DECT的强大潜力。然而，在本研究中两个评估者均有5例假阴性，可能的原因为：① 放射科医师使用VNCa应用程序的经验水平不同；② VNCa图像上的轻度水肿和无水肿的识别有时在不同的读者之间会有所不同；③ 由于部分腕骨水肿偏轻微，范围较小，异常骨髓与正常骨髓CT衰减值的差异太小，不足以使其在DECT图像上显示，而MRI由于可以对正常骨髓的信号抑制而对BME的显示相对较敏感，即便是轻微的BME也可清晰地显示，所以在VNCa上部分BME会显示不明确[24]。本研究的月骨BME占整个腕关节的21%，这与余卫等[25]的研究相似，可能与月骨的血供来源丰富有关[26]。

在定量分析中，本研究证实了有BME和无BME之间的VNCa图的CT值之间存在显著差异，并且BME区域的VNCa CT值高于无水肿区的CT值。此外，本研究表明区分BME与无BME的CT最佳截断值为-34 HU，并可产生92.3%的灵敏度、92.7%的特异性和92.6%的准确度。这与Ali等[27]所得的研究结果不相同（5.90 HU）；但此截断值与Wu等[18]研究47例骶髂关节炎BME的结果（评判者1：-33 HU；评判者2：-42 HU）及Kosmala等[28]在24例骨髓瘤患者中使用-31.9 HU的截断值来识别局灶性脊柱病变所得的结果相近。笔者认为该结果首先可能与BME的病理原因不同有关，前者是外伤所致的BME，其特征为BME和出血，骨小梁的损伤和破坏以及间质的渗漏和出血向骨髓腔的破坏；后者是炎症所致的BME，其特征为在炎性浸润物存在下促炎细胞因子的局部释放，使得其中富含脂肪的骨髓被淋巴细胞和血管的聚集物所替代；而且骨小梁或非骨小梁区域的病变细胞密度、大小和部位均可导致明显的CT值的差异。其次，扫描仪硬件，kV设置，后处理算法，骨骼解剖部位和年龄的差异也可造成CT值的差异。

本研究的局限性：① 研究样本数偏小，后期还需增大样本数量进行统计；② 只选择了住院患者，由于门诊患者的临床资料不完整，所以没有选择门诊患者，这可能造成了潜在的选择偏倚；③ 双能CT的虚拟非钙算法的局限性之一是无法直接显示与皮质骨相邻的骨髓衰减的变化，这是由于皮质骨的不完全掩蔽和空间平均效应，衰减大于800 HU的区域被过滤，因此皮质骨附近的病灶可能会被遗漏；④ VNCa重建算法目前仅与特定的后处理软件兼容。因此，本研究的结果和结论可能尚不适用于其他制造商的双能CT系统。

综上所述，本研究结果表明，与MRI相比，DECT的VNCa技术对于活动性RA患者的BME在视觉评判和基于ROI的定量CT值测量两个方面均具有良好的诊断效能。