双能量计算机断层扫描的原理和在膀胱癌中的新应用

封面图片

如何引用文章

全文:

详细

目前，膀胱癌患者最常见的仪器检查方法是使用计算机断层扫描和多参数磁共振成像进行尿路造影。但是，最近双能量计算机断层扫描已越来越多地用于诊断癌症。这篇概述性的文章简要描述双能量计算机断层扫描的各个方面，如物理操作原理、工作方法、规程和图像处理方法，为了这一先进技术应用于前景广阔的膀胱癌诊断领域，形成总体的认识。特别是，研究使用双能计算机断层扫描来比较基本图像（如碘图）与使用标准计算机断层扫描获得的图像的可行性。

双能量计算机断层扫描可用于膀胱癌的诊断、分期和治疗规划。然而，由于医疗机构中相应设备不足，以及缺乏受过训练的人员来正确进行检查，并恰当的描述检查结果，该方法的使用受到了限制。

作者简介

Federica Masino

Foggia University School of Medicine

Email: federicamasino@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-4289-3289

MD

意大利, Foggia

Laura Eusebi

“Carlo Urbani” Hospital

Email: lauraeu@virgilio.it
ORCID iD: 0000-0002-4172-5126

MD

意大利, Jesi

Manuela Montatore

Foggia University School of Medicine

Email: manuela.montatore@unifg.it
ORCID iD: 0009-0002-1526-5047

MD

意大利, Foggia

Gianmichele Muscatella

Foggia University School of Medicine

Email: muscatella94@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-3535-5802

MD

意大利, Foggia

Rossella Gifuni

Foggia University School of Medicine

Email: rossella.gifuni@unifg.it
ORCID iD: 0009-0009-9679-3861

MD

意大利, Foggia

Vincenzo Ferrara

“Carlo Urbani” Hospital

Email: vincenzoferrara4@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8625-4308

MD

意大利, Jesi

Massimo Marcellini

“Senigallia” Hospital

Email: massimo.marcellini@sanita.marche.it
ORCID iD: 0000-0002-5281-7819

MD

意大利, Senigallia

Giuseppe Guglielmi

Foggia University School of Medicine; “Dimiccoli” Hospital; “IRCCS Casa Sollievo della Sofferenza” Hospital

编辑信件的主要联系方式.
Email: giuseppe.guglielmi@unifg.it
ORCID iD: 0000-0002-4325-8330

MD, Professor

意大利, Foggia; Barletta; San Giovanni Rotondo

参考

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209–249. doi: 10.3322/caac.21660
  2. Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(1):7–30. doi: 10.3322/caac.21590
  3. Soria F, Shariat SF, Lerner SP, et al. Epidemiology, diagnosis, preoperative evaluation and prognostic assessment of upper-tract urothelial carcinoma (UTUC). World J Urol. 2017;35(3):379–387. doi: 10.1007/s00345-016-1928-x
  4. Verma S, Rajesh A, Prasad SR, et al. Urinary bladder cancer: role of MR imaging. Radiographics. 2012;32(2):371–387. doi: 10.1148/rg.322115125
  5. Rouprêt M, Babjuk M, Burger M, et al. European Association of Urology Guidelines on Upper Urinary Tract Urothelial Carcinoma: 2020 Update. Eur Urol. 2021;79(1):62–79. doi: 10.1016/j.eururo.2020.05.042
  6. Farling KB. Bladder cancer: Risk factors, diagnosis, and management. Nurse Pract. 2017;42(3):26–33. doi: 10.1097/01.NPR.0000512251.61454.5c
  7. Eusebi L, Masino F, Gifuni R, et al. Role of multiparametric-MRI in bladder cancer. Current Radiology Reports. 2023;11(5):69–80. doi: 10.1007/s40134-023-00412-5
  8. Babjuk M, Burger M, Capoun O, et al. European Association of Urology Guidelines on Non-muscle-invasive Bladder Cancer (Ta, T1, and Carcinoma in Situ). Eur Urol. 2022;81(1):75–94. doi: 10.1016/j.eururo.2021.08.010
  9. Babjuk M, Böhle A, Burger M, et al. EAU Guidelines on Non-Muscle-invasive Urothelial Carcinoma of the Bladder: Update 2016. Eur Urol. 2017;71(3):447–461. doi: 10.1016/j.eururo.2016.05.041
  10. Kamoun A, de Reyniès A, Allory Y, et al. A consensus molecular classification of muscle-invasive bladder cancer. European Urology. 2020;77(4):420–433. doi: 10.1016/j.eururo.2019.09.006
  11. Wang Z, Shang Y, Luan T, et al. Evaluation of the value of the VI-rads scoring system in assessing muscle infiltration by bladder cancer. Cancer Imaging. 2020;20(1). doi: 10.1186/s40644-020-00304-3
  12. Husband JE, Olliff JF, Williams MP, Heron CW, Cherryman GR. Bladder cancer: staging with CT and MR imaging. Radiology. 1989;173(2):435–440. doi: 10.1148/radiology.173.2.2798874
  13. Wong VK, Ganeshan D, Jensen CT, Devine CE. Imaging and management of Bladder Cancer. Cancers. 2021;13(6):1396. doi: 10.3390/cancers13061396
  14. Agrawal MD, Pinho DF, Kulkarni NM, et al. Oncologic applications of dual-energy CT in the abdomen. Radiographics. 2014;34(3):589–612. doi: 10.1148/rg.343135041
  15. Johnson T. Dual-Energy CT: General Principles. AJR Am J Roentgenol. 2012;199(5 Suppl):S3–S8. doi: 10.2214/AJR.12.9116
  16. Potenta SE, D’Agostino R, Sternberg KM, Tatsumi K, Perusse K. CT Urography for Evaluation of the Ureter. Radiogr Rev Publ Radiol Soc N Am Inc. 2015;35:709–726. doi: 10.1148/rg.2015140209
  17. Kawashima A, Vrtiska TJ, Leroy AJ, et al. CT Urography. Radiogr Rev Publ Radiol Soc N Am Inc. 2004;24:S35–S54. doi: 10.1148/rg.24si045513
  18. Caoili EM, Cohan RH. CT urography in evaluation of urothelial tumors of the kidney. Abdom. Radiol. 2016;41:1100–1107. doi: 10.1007/s00261-016-0695-x
  19. Cheng K, Cassidy F, Aganovic L, Taddonio M, Vahdat N. CT urography: How to optimize the technique. Abdom. Radiol. 2019;44:3786–3799. doi: 10.1007/s00261-019-02111-2
  20. Silverman SG, Leyendecker JR, Amis ES. What Is the Current Role of CT Urography and MR Urography in the Evaluation of the Urinary Tract? Radiology. 2009;250:309–323. doi: 10.1148/radiol.2502080534
  21. Shampain KL, Cohan RH, Caoili EM, Davenport MS, Ellis JH. Benign diseases of the urinary tract at CT and CT urography. Abdom. Radiol. 2019;44:3811–3826. doi: 10.1007/s00261-019-02108-x
  22. Metser U, Goldstein MA, Chawla TP, et al. Detection of urothelial tumors: Comparison of urothelial phase with excretory phase CT urography — a prospective study. Radiology. 2012;264(1):110–118. doi: 10.1148/radiol.12111623
  23. Kim JK, Park SY, Ahn HJ, Kim CS, Cho KS. Bladder cancer: analysis of multi-detector row helical CT enhancement pattern and accuracy in tumor detection and perivesical staging. Radiology. 2004;231(3):725–731. doi: 10.1148/radiol.2313021253
  24. Saksena MA, Dahl DM, Harisinghani MG. New imaging modalities in bladder cancer. World J Urol. 2006;24(5):473–480. doi: 10.1007/s00345-006-0118-7
  25. Parakh A, Lennartz S, An C, et al. Dual-Energy CT Images: Pearls and Pitfalls. Radiographics. 2021;41(1):98–119. doi: 10.1148/rg.2021200102
  26. Sauter A, Muenzel D, Dangelmaier J, et al. Dual-Layer Spectral Computed Tomography: Virtual Non-Contrast in Comparison to True Non-Contrast Images. Eur J Radiol. 2018;104:108–114. doi: 10.1016/j.ejrad.2018.05.007
  27. Ananthakrishnan L, Rajiah P, Ahn R, et al. Spectral Detector CT-Derived Virtual Non-Contrast Images: Comparison of Attenuation Values with Unenhanced CT. Abdom Radiol (NY). 2017;42(3):702–709. doi: 10.1007/s00261-016-1036-9
  28. Fornaro J, Leschka S, Hibbeln D, et al. Dual- and multi-energy CT: approach to functional imaging. Insights Imaging. 2011;2(2):149–159. doi: 10.1007/s13244-010-0057-0
  29. Silva AC, Morse BG, Hara AK, et al. Dual-energy (spectral) CT: applications in abdominal imaging. Radiographics. 2011;31(4):1031–1050. doi: 10.1148/rg.314105159
  30. Salameh JP, McInnes MDF, McGrath TA, Salameh G, Schieda N. Diagnostic Accuracy of Dual-Energy CT for Evaluation of Renal Masses: Systematic Review and Meta-Analysis. AJR Am J Roentgenol. 2019;212(4):W100–W105. doi: 10.2214/AJR.18.20527
  31. Ascenti G, Mazziotti S, Mileto A, et al. Dual-source dual-energy CT evaluation of complex cystic renal masses. AJR Am J Roentgenol. 2012;199(5):1026–1034. doi: 10.2214/AJR.11.7711
  32. Mileto A, Nelson RC, Samei E, et al. Impact of dual-energy multi-detector row CT with virtual monochromatic imaging on renal cyst pseudoenhancement: in vitro and in vivo study. Radiology. 2014;272(3):767–776. doi: 10.1148/radiol.14132856
  33. Chandarana H, Megibow AJ, Cohen BA, et al. Iodine quantification with dual-energy CT: phantom study and preliminary experience with renal masses. AJR Am J Roentgenol. 2011;196(6):W693–W700. doi: 10.2214/AJR.10.5541
  34. Tatsugami F, Higaki T, Nakamura Y, Honda Y, Awai K. Dual-energy CT: minimal essentials for radiologists. Jpn J Radiol. 2022;40(6):547–559. doi: 10.1007/s11604-021-01233-2
  35. Nolte-Ernsting C, Cowan N. Understanding multislice CT urography techniques: Many roads lead to Rome. Eur Radiol. 2006;16(12):2670–2686. doi: 10.1007/s00330-006-0386-z
  36. Ge X, Lan ZK, Chen J, Zhu SY. Effectiveness of contrast-enhanced ultrasound for detecting the staging and grading of bladder cancer: a systematic review and meta-analysis. Med Ultrason. 2021;23(1):29–35. doi: 10.11152/mu-2730
  37. Takahashi N, Vrtiska TJ, Kawashima A, et al. Detectability of urinary stones on virtual nonenhanced images generated at pyelographic-phase dual-energy CT. Radiology. 2010;256(1):184–190. doi: 10.1148/radiol.10091411
  38. Mangold S, Thomas C, Fenchel M, et al. Virtual nonenhanced dual-energy CT urography with tin-filter technology: determinants of detection of urinary calculi in the renal collecting system. Radiology. 2012;264(1):119–125. doi: 10.1148/radiol.12110851
  39. Coursey CA, Nelson RC, Boll DT, et al. Dual-energy multidetector CT: how does it work, what can it tell us, and when can we use it in abdominopelvic imaging? Radiographics. 2010;30(4):1037–1055. doi: 10.1148/rg.304095175
  40. Graser A, Johnson TR, Hecht EM, et al. Dual-energy CT in patients suspected of having renal masses: can virtual nonenhanced images replace true nonenhanced images? Radiology. 2009;252(2):433–440. doi: 10.1148/radiol.2522080557
  41. Nakagawa M, Naiki T, Naiki-Ito A, et al. Usefulness of advanced monoenergetic reconstruction technique in dual-energy computed tomography for detecting bladder cancer. Jpn J Radiol. 2022;40(2):177–183. doi: 10.1007/s11604-021-01195-5
  42. Patel BN, Vernuccio F, Meyer M, et al. Dual-Energy CT Material Density Iodine Quantification for Distinguishing Vascular From Nonvascular Renal Lesions: Normalization Reduces Intermanufacturer Threshold Variability. AJR Am J Roentgenol. 2019;212(2):366–376. doi: 10.2214/AJR.18.20115
  43. De Cecco CN, Darnell A, Rengo M, et al. Dual-energy CT: oncologic applications. AJR Am J Roentgenol. 2012;199(5S):S98–S105. doi: 10.2214/AJR.12.9207
  44. Vrtiska TJ, Takahashi N, Fletcher JG, et al. Genitourinary applications of dual-energy CT. AJR Am J Roentgenol. 2010;194(6):1434–1442. doi: 10.2214/AJR.10.4404
  45. Montatore M, Muscatella G, Eusebi L, et al. Current status on new technique and protocol in urinary stone disease. Current Radiology Reports. 2023;11:161–176. doi: 10.1007/s40134-023-00420-5

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Attenuation profiles of iodine, calcium, water and fat at different energy ranges. At low energy, iodine has the highest attenuation value, and fat has the lowest. The attenuation values ​​of water do not change at different energy levels. For calcium, the variations in values ​​are less pronounced.

下载 (119KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Three-dimensional reconstruction based on computed tomographic urography data with contrast: a — with visualization; b — without visualization of bones in the background in the coronary plane.

下载 (205KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Atomic map (Zeff) with histogram.

下载 (302KB)
索引源数据
5. Fig. 4. The spectral curve allows for more accurate characterization of the material, since the attenuation curves of different materials are different. By applying the radiation at different energy levels, it is possible to differentiate materials based on differences in the attenuation coefficients of a single material.

下载 (460KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Virtual monochrome images at an energy level of 40 keV: a - with more effective contrast at a higher noise level; b - at an energy level of 140 keV, the contrast is lower, there are fewer artifacts and noise.

下载 (159KB)
索引源数据
7. Fig. 6. A patient with hematuria on anticoagulant therapy with suspected thrombus: a — iodine map in the axial plane obtained in the arterial phase (Av=26.79 corresponds to the iodine concentration in mg/ml with a threshold value of 1.3 mg/ml). According to the CT data, the lesion contains iodine, so there is every reason to suspect bladder neoplasms in it; b — iodine map with color overlay obtained in the arterial phase of CT in the axial plane, hydroxyapatite content is not detected; c — iodine map with color overlay obtained in the arterial phase of CT in the coronal plane, hydroxyapatite content is not detected.

下载 (288KB)
索引源数据
8. Fig. 7. A patient with hematuria and suspected tumor lesion in the bladder: a — axial CT scan shows moderate thickening of the bladder wall with significant iodine concentration, which is highly likely to indicate the presence of a lesion. AV reflects the iodine concentration in mg/ml, which is 6.7 and 16.48 mg/ml for the areas marked with a blue circle and highlighted in yellow (threshold value 1.3 mg/ml), respectively; b, c — spectral curve, which allows describing materials by differences in the attenuation curve.

下载 (180KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Computed tomography in the nephrographic phase. It is advisable to use it for quantitative assessment of iodine concentration and its normalization based on iodine content in the aorta: a — iodine map demonstrating several hard nodules on the bladder wall; b — iodine map with color overlay for better visualization of foci. The average value per foci is 1.5 mg/ml, the Av value of the iliac artery is 8.4 mg/ml, and the threshold value is 1.3 mg/ml.

下载 (436KB)
索引源数据
10. Fig. in table 3

下载 (53KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».