双能CT虚拟平扫定量评估骨质疏松的可行性研究

王 昕,薄明琪,纪 捷,王传彬,董江宁,,王震寰

骨质疏松症是一种好发于老年人群、癌症病人和绝经后女性的代谢性骨病，在日常诊疗过程中常被忽视，易导致骨折风险增加、癌症病人预后不良。定量CT(quantitative computed tomography，QCT)是一种基于常规平扫的数据挖掘方法，常作为骨密度(bone mineral density,BMD)测量的参照标准，但目前QCT专用体模和软件尚未完全普及[1-2]。利用高低两组电压瞬切技术实现的双能CT成像(dual-energy CT,DECT)可以提供更多的物质定量信息。DECT虚拟平扫技术去除增强图像中的碘来获取与真实常规平扫(true non-contrast scan,TNC)相当的虚拟平扫(virtual non-contrast scan,VNC)图像[3]，虚拟平扫技术由于减少了CT平扫在达到相似的诊断效能同时，还可以降低X线辐射剂量，因此在腹部病变检查中获得良好应用。既往研究以双能X线吸收法(dual-energy X-ray absorptiometry，DXA)为参照标准来验证DECT虚拟平扫用于BMD测量的可行性，但方法繁琐，BMD测量值误差较大。本研究探讨DECT虚拟平扫在无QCT体膜条件下定量测量椎体BMD与评估骨质疏松与骨量减少的可行性及其应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性收集100例于安徽省立医院行腹部DECT常规模式平扫与能谱模式三期增强扫描的肿瘤病人，并随机分为训练集和验证集各50例。纳入标准：(1)有完整的腹部DECT TNC和能谱模式增强扫描图像资料；(2)腹部CT图像包括完整的L1椎体。排除标准：(1)椎体骨折和手术病史；(2)椎体良、恶性肿瘤或恶性肿瘤骨转移者；(3)椎体存在囊性、硬化性病变；(4)严重肝肾功能不全及心功能不全者。本研究所有病人均签署知情同意书，并经我院伦理委员会审核批准。训练集与验证集病人性别、年龄和体质量差异均无统计学意义(P>0.05)(见表1)，具有可比性。

表1 训练集和验证集病人一般资料比较

1.2 仪器与方法 采用GE Discovery CT 750HD(GE Healthcare,Milwaukee,WI,USA)扫描仪。病人取仰卧位，扫描范围自膈肌上缘至耻骨联合下缘。(1)TNC参数：管电压120 kV，自动管电流，噪声指数(NI,noise index) 9，探测器宽度40 mm。螺距1.375∶1，球管转速0.7 s/rot，DFOV 50 cm×50 cm，扫描层厚和层距均为5 mm，重建层厚与层间距均为1.25 mm，扫描结束后采用50% ASIR-V迭代技术获得重建图像。采用异步QCT技术，每日扫描一次体膜进行校准。(2)GSI模式增强扫描参数：采用经外周静脉团注非离子的对比剂碘佛醇(350 mg/mI)，流速3.0 mL/s，对比剂用量(1.2 mL/kg)。应用prep smart技术触发扫描，监测点位于T12/L1椎体水平腹主动脉，触发阈值为120 HU，达到阈值5 s后触发扫描，在动脉期结束后29 s行门静脉期扫描，并在门静脉期结束后110 s进行延迟期扫描。管电压80/140 kVp(0.25 ms瞬时切换)，管电流375 mA，其他参数及重建方式与常规平扫一致。

1.3 数据测量

1.3.1 QCT BMD测量 将常规平扫1.25 mm数据上传至QCT Pro工作站。于L1椎体中心层面放置感兴趣区(region of interesting,ROI)，大小10 cm3，避开皮质骨及椎体后中央静脉沟，尽量包括更多的松质骨(见图1)。所有数据测量均由一名高年资主治医师和一名住院医师独立完成。

1.3.2 TNC、VNC、虚拟平扫的椎体CT值测量 将TNC和门静脉期1.25 mm数据上传至GE AW4.6工作站，运用GSI Volume Viewer软件获得VNC图像。分别在TNC和VNC图像中于L1椎体中心层面放置ROI(10 cm3)，大小和范围尽量与QCT测量保持一致。测量TNC、VNC图像中的L1椎体CT值及其标准差SD(见图2、3)。尽量避开皮质骨及椎体后中央静脉沟，并包括更多的松质骨。

1.3.3 图像质量客观指标 分别测量计算TNC、VNC图像的图像噪声、信噪比(signal noise ratio,SNR)，以竖脊肌为参照，计算图像的对比噪声比(contrast noise ratio,CNR)。

分别记录扫描结束后生成的TNC和增强扫描剂量长度乘积(dose length product,DLP)，有效辐射剂量(effective dose,ED)计算方法：ED=DLP×k(欧盟委员会推荐成人腹部k值为0.015)。

1.4 预测椎体BMD值的回归模型的建立与骨质疏松诊断标准 通过logistic多元线性回归分析建立预测椎体BMD值的回归模型，比较该模型测量的BMD与QCT测量的BMD的诊断效能。骨质疏松的诊断采用的标准如下：骨量正常(BMD>120 mg/cm3)；骨量减少(BMD为80～120 mg/cm3)；骨质疏松(BMD<80 mg/cm3)[4]。

1.5 统计学方法 采用SPSS 16.0(IBM，Armonk，NY)和MedCalc 15.2.2(Ostend，Belgium)统计分析软件。采用ICC评价2名医师测量数据的一致性，ICC>0.75位一致性良好。若一致性良好选择高年资主治医师测量数据进行统计学分析，采用t检验和χ2检验。在训练集中采用VNC椎体CT值与椎体BMD值间的相关性采用Spearman相关分析。通过logistic回归分析建立预测椎体BMD值的回归模型。在验证集中采用Bland-Altman法分析验证集椎体BMD回归与BMD实际间数据的一致性，并通过ROC曲线分析VNC椎体CT值对骨质疏松和骨量减少的诊断价值。

2 结果

2.1 训练集与验证集病人图像质量比较 100例病人TNC、VNC图像的竖脊肌CT值、椎体和竖脊肌的噪声SD差异无统计学意义(P>0.05)(见表2)。TNC、VNC图像的SNR和CNR差异均有统计学意义(P<0.01)。TNC的ED为(9.44±2.15)mSv，DLP为(629.23±143.66)mGy·cm；VNC的DLP为(531.14±100.74)mGy·cm；总DLP为(2 867.96±127.69)mGy·cm。在减去常规平扫后，行增强CT检查的病人总辐射剂量减少了21.94%。

表2 TNC、VNC图像质量比较

2.2 VNC图像L1椎体CT值与BMD值相关性 训练集VNC的L1椎体CT值较TNC低46.90%，两者差异有统计学意义(P<0.01)。VNC的L1椎体CT值与QCT测量的BMD呈显著正相关(r=0.974,P<0.01)(见图4)。

多元线性回归分析结果显示病人年龄、身高、VNC椎体CT值与QCT测量的BMD值相关，病人性别、体质量与其BMD值间不存在线性关系(P>0.05)。经拟合，得到的BMD多元线性回归方程为：BMD=102.375+1.349×CT值-0.321×年龄-0.433×身高(R2=0.979)(见表3)。

表3 VNC椎体CT值与QCT测量的BMD间的多元线性回归分析

2.3 验证回归模型 验证集的BMD回归与BMD实际差异无统计学意义(P>0.05)。通Bland-Altman散点图显示除个别异常值以外，验证集BMD回归与BMD实际之间的差值均匀的分布95%的一致性界限范围内(95%CI：-14.201～20.523,P>0.05)(见图5)。

2.4 VNC椎体CT值预测BMD的多元线性回归方程与QCT对骨质疏松诊断效能的比较 VNC椎体CT值诊断骨质疏松、骨量减少的曲线下面积分别为AUC骨松=0.976(95%CI：0.922～0.997)、AUC骨少=0.964(95%CI：0.913～0.991)，并根据约登指数确定骨质疏松、骨量减少最佳诊断界值分别为54.35 HU(敏感性：87.53%;特异性：92.31%)、64.51 HU(敏感性：84.78%;特异性：89.42%)(见图6、7)。

3 讨论

随着老年人口的增加，骨质疏松的发病率及致残率逐年升高，有研究发现因骨质疏松导致的髋部骨折，1年内的死亡率高达20%，因此早期诊断并及时采取相关治疗是骨质疏松防治的有效手段[5]。QCT测量BMD是基于常规平扫的数据挖掘，其精确性已取得一致认可，并已作为诊断骨质疏松的可靠标准[4]，但QCT专用体膜和软件还未广泛普及[6]。已有研究发现VNC技术具有取代常规平扫的可行性[7-8]，但使用DECT NNC技术进行BMD定量分析和诊断骨量减少、骨质疏松的的研究则鲜有报道。本研究采用DECT VNC，探讨其在无体模状态下定量测量BMD、评估骨量减少与骨质疏松的可行性与可靠性。

既往研究[9]指出，常规平扫椎体CT值与QCT测量的BMD之间具有良好的相关性。本研究中VNC椎体CT值同样与QCT测量的BMD具有良好的相关性，可通过数据校正与建立回归模型来测量椎体的BMD，TNC和VNC二者CT值的差异对骨质疏松诊断并无影响。本研究还发现VNC图像中L1椎体CT值低于常规平扫，笔者推测是由于椎体松质骨为含钙组织，其密度与碘的密度接近，在能谱虚拟平扫去碘的过程中也去除了部分钙组织所含的CT值，从而导致VNC图像中的椎体CT值有所降低。

研究[10]提示肥胖病人会增加骨骼的载重负荷来影响BMD和骨强度。另外人体内脂联素水平与体重和BMD呈负相关，脂联素可以促进成骨细胞生成和抑制破骨细胞生成，而肥胖病人体内的脂联素水平较低，因此促进骨吸收并导致成骨减少[11]。ZHANG等[12]的研究提示不同性别的病人QCT测量的BMD会受其体型、身高的影响，并会随年龄增长发生变化。而MEI等[13]通过在腹部仿真模型外放置不同厚度的脂肪环来模拟不同程度的肥胖病人，采用DECT通过体模转换来测量BMD，结果显示在不同的扫描条件下，DECT测量的BMD与QCT测量的BMD均具有良好的相关性，提示腹部脂肪厚度对BMD测量结果无明显影响。本研究为了避免上述因素的影响，将病人性别、年龄、身高和体质量等影响因素一并纳入回归分析的结果显示BMD与体质量、性别间无明显相关性，而BMD与年龄、身高之间存在相关性，得出VNC椎体CT值、年龄和身高预测BMD的回归模型，由此获得的BMD更接近真实，也是本研究与既往研究的不同之处。由此可见，通过VNC椎体CT值可在无体膜的情况下可以用于定量地测量椎体BMD。

DING等[14]的研究以TNC椎体CT值低于110 HU作为骨质疏松的诊断标准，得出VNC图像中鉴别骨质疏松和非骨质疏松的阈值为52 HU(AUC=0.978)，但该研究未涉及骨量减少的诊断，且无法定量测量椎体BMD来评估病人的骨健康情况。本研究结果显示在虚拟平扫椎体L1椎体CT值诊断骨质疏松和骨量减少的阈值分别为54.35 HU和64.51 HU，AUC值分别为0.976和0.964，并均具有良好的特异性和敏感性，其诊断效能和QCT相仿。相对于DING等的研究，本研究采用QCT作为参照标准，其测量结果不易受脊柱侧弯、主动脉钙化和病人体型影响，使本研究结果可信度更高，同时表明DECT VNC不仅可以诊断骨质疏松，也可以诊断骨量减少。

既往研究[15-16]发现DECT的VNC图像质量与TNC图像相比具有一定差异。本研究中VNC图像的L1椎体噪声值略高于TNC图像，而SNR值和CNR值略低于TNC图像，说明DECT虚拟平扫技术获得的腰椎图像质量略低于TNC图像质量。但鉴于杨琰昭等[17]研究发现TNC和动、静脉期的VNC 3组图像的主观评分差异无统计学意义，说明VNC图像质量的差异不足以影响病灶检出，VNC图像可代替TNC图像进行疾病诊断和骨质疏松评估。

本研究为了保证图像质量能够满足诊断需求，同时能减少病人的X线辐射剂量，腹部增强时采用能谱模式扫描，管电流固定为375 mA。在省去常规平扫并应用迭代重建算法后，病人的腹部CT检查由四期扫描变为三期扫描，其总辐射剂量减少了21.94%。对于因腹部疾病需要进行DECT检查的病人，在GSI模式增强扫描基础上，利用VNC不仅可以提供腹部疾病的诊断信息，还可以提供病人的骨健康信息并判断有无骨量减少和骨质疏松，而且省去常规平扫，降低了总X射线剂量。

本研究的局限性：(1)仅探讨了门脉期VNC图像对骨质疏松的诊断价值，未与动脉期VNC图像对比分析。(2)纳入的样本数量较少，今后需进一步扩大样本量深入研究。(3)关于不同期相VNC参数对骨质疏松的诊断价值，未来还需要进开展大样本、多中心的研究加以验证。

综上所述，对于在各级医院接受DECT腹部增强检查的病人，在无QCT体模的状况下，DECT VNC技术不仅可以提供腹部疾病的诊断信息，还可提供BMD等骨健康的信息，准确诊断骨质疏松和骨量减少，是QCT技术的有益补充，具有一定临床应用价值。