Diagnostics:三材料分解(TMD)的光谱计算机断层扫描(SCT)检测四肢骨髓水肿

时间:2023-10-08 11:19:09   热度:37.1℃   作者:网络

骨折是常规急诊中常见的情况。急性创伤后骨折的准确诊断对于选择合适治疗至关重要。急性创伤可引起骨小梁微骨折,导致骨髓水肿(BME)和微出血,最终导致脂肪成分减少。虽然BME并不是骨折所特有的,但在急性损伤骨中出现BME表明骨折的存在。为了认识到BME作为骨折间接标志的重要性,Baumbach等人开发了BME管理和决策的工作流程,将BME的存在置于决策算法的开头。骨内液体含量的变化导致BME的最好诊断方法是磁共振成像(MRI), MRI显示T1加权(w)图像信号强度降低,脂肪抑制的T2w或质子密度加权(PDw)图像信号强度增加。MRI通常用于识别BME,许多作者认为这对急性创伤具有高度特异性。因此,MRI成为急诊评估骨髓水肿的标准成像方式也就不足为奇。然而,禁忌症,如植入的医疗器械、铁磁性材料、幽闭恐惧症或严重的背部疼痛,往往限制了MRI的使用。

此外,MRI检查很耗时,通常不能立即用于紧急情况。急性肢体创伤患者往往需要立即手术治疗。因此,在紧急情况下,计算机断层扫描(CT)通常是首选的成像方式,因为检查时间更快,因此减少了对患者运动的敏感性。传统的CT扫描仪基于单能x射线管和检测器,BME的诊断往往非常具有挑战性,对于骨髓等低对比度组织,由于x射线和其上的小梁骨的叠加,与正常骨骼的区别会加剧。使用双能计算机断层扫描(DECT)的先进技术已被采用多年,以提供不同组织特征的额外信息。文献中已经描述了DECT的不同方法,如快速千伏(kV)切换或两个x射线源。kV开关方法使用单个x射线管,具有快速改变能级的能力]。

以前发现使用DECT系统的一个主要缺点是辐射剂量较高。然而,进一步的发展导致辐射剂量显著降低。除了这些基于源的系统,还有一种基于探测器的方法,通过它们的能量依赖的x射线吸收特性进行材料分离。最近引入了一种新的技术,称为双层光谱CT (SCT),该技术使用一个x射线管和两个不同的探测器层,可以记录多色x射线光谱的不同能谱。顶层吸收低能光谱,底层吸收高能光谱。这允许同时吸收多色x射线光束的高能谱和低能谱。这样就获得了不同原子量和电子密度对组织的区分。

文献中已经描述了使用SCT的各种后处理方法和其他图像重建方法。后处理SCT图像重建允许不同组织的可视化,从而在不同的临床情况下对组织变化进行选择性成像。已经有几项研究对SCT和DECT的BME进行了研究。此外,先前的研究也使用DECT描述了四肢的BME,其中一项研究还使用了三材料分解(TMD)方法。然而,没有研究涉及到使用SCT检测四肢BME。因此,TMD在SCT上检测四肢骨骼BME的适用性是一个有趣且相对新颖的研究课题。总之,本研究评估了TMD入路使用SCT可视化四肢BME的诊断性能。

图1所示 基于纳入和排除标准的研究选择流程流程图

表1 有和无骨髓水肿(BME)病例概述(n =数字)

图2 患者胫骨近端骨折的常规CT图像(a), TMD工具(B)和相应的MRI (C)。BME(白色箭头)在TMD工具和相应的MRI上可见,但在常规CT图像上未检测到。此外,柱状图显示了正常骨骼和BME之间的密度/强度水平

图3 常规CT图像(a)、TMD工具(B)和相应的MRI (C)显示患者桡骨远端骨折。TMD工具和相应的MRI清晰显示BME(白色箭头),而常规CT图像未显示BME。此外,柱状图显示了正常骨骼和BME之间的密度/强度水平

表2 诊断表现:敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)和曲线下面积(AUC)(均以%表示)(两种读取器合并)

方法:回顾性诊断研究包括81个有BME的骨室和80个无BME的骨室。我们与飞利浦医疗保健公司合作开发了一个可视化BME的TMD应用程序。以下骨室包括:桡骨远端、股骨近端、胫骨近端、胫骨远端和腓骨以及长骨骨干。两名盲法放射科医生以随机顺序独立检查每个病例是否存在BME。

结果:信度为0.84 (p < 0.001)。不同骨室敏感性为86.7% ~ 93.8%,特异性为84.2% ~ 94.1%,阳性预测值为82.4% ~ 94.7%,阴性预测值为87.5% ~ 93.3%,曲线下面积(AUC)值为85.7% ~ 93.1%。桡骨远端灵敏度最高,股骨近端灵敏度最低,股骨近端特异性最高,胫骨远端特异性最低。结论:TMD方法对四肢BME有较高的诊断效能。因此,这种方法可以在紧急情况下常规使用。

文献来源:Schierenbeck M,  Grözinger M,  Reichardt B,Detecting Bone Marrow Edema of the Extremities on Spectral Computed Tomography Using a Three-Material Decomposition.Diagnostics (Basel) 2023 Aug 24;13(17)

上一篇: Ann Rheum Dis :第一个由A...

下一篇: Radiology:深度学习重建实现临床...


 本站广告