雙能量CT后處理單能譜模式有效識別腎周脂肪粘連及全息可視化三維成像研究

李冠，梁泉，曹志強，盧光明，董杰

(1.東部戰區總醫院 放射診斷科，江蘇 南京 210002； 2.中國醫科大學附屬盛京醫院 泌尿外科，遼寧 沈陽 110004；3.東部戰區總醫院 泌尿外科，江蘇 南京 210002)

近日，隨著元宇宙一詞的提出，作為下一代互聯網移動計算平臺，勢必影響著人們的生活和思維方式。虛擬現實、增強現實及混合現實技術將成為未來新一代互聯網的媒介。全息可視化三維(Visual 3D, V3D)技術是實現3D打印、虛擬現實、增強現實及混合現實技術的成像基礎，V3D建模質量的好壞直接影響著新型可視化技術的質量[1-4]。在泌尿外科領域，V3D技術可較好地顯示腎腫瘤大小、形態、位置及周圍組織結構關系，并顯著提高保留腎單位手術(nephron sparing surgery, NSS)的成功率[5-6]。當今“精準手術”已成為外科追尋的熱點，如何通過V3D技術反映出腎腫瘤周圍脂肪的情況，對于提高NSS的成功率具有重要意義。當發生腎周脂肪粘連(adherent perinephric fat, APF)時，可導致NSS的難度加大，手術時間延長，發生出血、腎纖維膜撕裂的概率增加，甚至被迫中轉為腎根治性切除術(radical nephrectomy, RN)[7]。

關于APF的發生機制尚不明確，可認為是由腎周脂肪細胞引起的慢性炎癥反應，進而導致炎性纖維組織增生、粘連和脂肪性質的改變[8-9]。在CT圖像上，APF表現為腎周脂肪囊內出現相應的線性衰減區，即腎周脂肪密度增高、出現不同程度的脂肪渲染區和粗細、多少不等的纖維條索。本研究采用雙能量CT(dual energy CT，DECT)后處理功能“單能譜(monoenergeticplus, Mono+)模式”，實現對APF的有效識別，并利用V3D技術對腎腫瘤及APF情況進行展示，從而探究個體化腎腫瘤V3D技術在腎癌行NSS中的應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究經東部戰區總醫院倫理委員會批準，所有患者在檢查前均知情同意。前瞻性收集東部戰區總醫院泌尿外科2020年2月至2021年12月間成功收治并擬行NSS的T1期(RENAL評分≥7分)[10]腎癌患者60例，隨機分為V3D組(組A，n=30)和CT圖像組(組B，n=30)，其中男45例，女15例，年齡33～85歲，平均(60.3±11.4)歲。所有入組患者術前均行DECT腎臟三期增強檢查；所有手術均由同一組兩名高年資醫師(年完成NSS≥200例)共同實施。術中若無法成功實施NSS的，則中轉為RN。

1.2 DECT掃描條件及重建

采用西門子二代DECT(SOMATOM Definition Flash; Siemens Healthcare, Germany)進行腎臟三期增強掃描。所有數據采集時開啟實時動態曝光劑量調節(CARE Dose 4D; Siemens Healthcare)；掃描參數如下：A球管電壓100 kV，有效電流149 mAs；B球管電壓Sn 140 kV，有效電流117 mAs；螺距0.55；原始卷積核B31f，DE composition=0.5(按照50% 140 kV的數據與50% 100 kV的數據比率，經計算后融合成相當于120 kV的圖像)；管球轉速0.5 s·圈-1；螺距為1.2；準直64×0.6 mm；FOV：260 mm；層厚和層間距5 mm。采用雙筒高壓注射器(Urich, Medical, USA)，自肘前靜脈注射非離子型對比劑碘佛醇(ioversol, 300 mgI·ml-1, GE Healthcare)，注射速率為4 ml·s-1，劑量為1.5 ml·kg-1，總量60～80 ml，然后以相同速率注射生理鹽水40 ml進行沖管。應用對比劑團注追蹤軟件(bolus tracking)，感興趣區(region of interest, ROI)置于腹主動脈腎動脈分支層面，當閾值達到100 HU時延遲7 s行腎動脈期掃描，隨后延遲40 s和5 min完成腎靜脈期和延遲期掃描。所有圖像均采用層厚0.75 mm，層間隔0.5 mm，以及Q30f核的方法完成重建。

1.3 DECT后處理功能Mono+模式分析

將組A行DECT后的腎靜脈期CT DICOM數據傳至DECT后處理工作站(Syngo.via Dual Energy workflow, version VB10; Siemens Healthcare, Germany)，選取Mono+模式對腎周脂肪區域進行感興趣區(region of interest,ROI)測量，根據曲線斜率計算公式K=|HU40 keV-HU110 keV|/110 keV-40 keV，計算不同ROI的曲線斜率。ROI的測量由兩名醫師(一名工作10年的放射科醫師，一名工作20年的泌尿外科醫師)共同完成，并對測量結果求得均數±標準差。而組B按常規的二維圖像進行厚層和薄層的打片處理。

1.4 ROI的選取標準

Mono+模式下ROI的選取及測量：(1) ROI1：選取腎腫瘤周圍腎周脂肪出現渲染(即腎周脂肪密度增高、不均勻)、纖維條索顯著之處，求得兩名醫生分別測算的K值平均值；(2) ROI2：選取另一側(健側)腎周脂肪處，如有渲染、纖維條索處則優先選取；(3) ROI3：選取腹壁皮下脂肪處；(4) ROI測取的面積為0.5 cm2；(5) 保證ROI的大小、形態及測取成分單一(即避免選取腫瘤、腎臟及再生血管成分)；(6) 根據本課題組前期研究結果，定義K值≥-0.95為APF發生[11]。

1.5 全息V3D建模

將組A所有患者靜脈期DICOM數據分別導入VISUAL 3D (V3D, Co., Ltd., Beijing, China)建模軟件，根據不同組織的HU值不同來定義不同組織的HU閾值，從而實現對不同組織的自動識別、有效分割；通過手動去除所有不相干或與主體結構不相連的組織結構，僅保留腎臟、腎腫瘤、腎動脈、腎靜脈及APF等組織結構，并選用不同顏色加以區分標記，分別進行膨脹和腐蝕功能對靶器官進行平滑，并分別保存為立體光刻(STereoLithography, STL)格式文件。將各個靶物質的STL文件導入V3D場景展示模塊，對各靶物質的透明度、顏色及面片數量進行有效調節，并實現360度無死角檢測V3D建模結果質量，并保存為Visual 3D文件。

1.6 病理學分析

術后病理進一步驗證APF的發生，將腫瘤及連帶腎周脂肪組織一同進行病理學分析。將標本分別進行福爾馬林固定、脫水、石蠟包埋，并按4 mm的層厚進行切片，完成常規的HE染色；選用熒光生物顯微鏡(OLYMPUS BX43)進行觀測。

1.7 統計學處理

采用IBM SPSS(version 22.0.0,Armonk, New York)統計軟件進行統計學分析。計數資料采用例數和百分比表示，計量資料采用均數±標準差表示。計數資料采用χ2檢驗，等級資料采用Wilcoxon檢驗。患者的年齡、身高、體重、身體質量指數(body mass index，BMI)、手術時間、熱缺血時間、估計失血量、住院時間及手術并發癥均采用Student’st檢驗。P<0.05為差異具有統計學意義。

2 結 果

2.1 一般資料對比

比較組A、組B一般人口學資料顯示，兩組間患者的年齡、性別、身高、體重及BMI差異均無統計學意義(P>0.05)，見表1。

表1 兩組一般資料對比結果Tab 1 Comparison results of general data between the two groups

2.2 DECT后處理Mono+模式分析結果

選用DECT后處理的Mono+模式進行ROI的測取，測取3次求得K值平均值，K值的臨界值為-0.95，K值≥-0.95為APF發生，K值<-0.95為無APF發生(圖1)。

A.原始DICOM圖像進行ROI測取；B.ROI對應曲線走形結果圖；12為ROI1(APF)，K值為-0.03；11為ROI2(健側腎周脂肪)，K值為-1.10；10為ROI3(腹壁皮下脂肪)，K值為-1.36圖1 Mono+模式ROI的測取及曲線情況A.ROIs measurement of original DICOM image; B.ROIs curve walking result diagram; 12: ROI1 (APF), K value is-0.03; 11: ROI2 (contralateral perirenal fat), K value is-1.10; 10: ROI3 (abdominal subcutaneous fat), K value is-1.36Fig 1 Measurement and curve of ROI in Mono+mode

2.3 腎腫瘤及APF V3D建模結果

將組A中經Mono+模式判斷為APF發生的患者進行V3D建模，僅保留腎臟、腎腫瘤、APF區域、動脈及靜脈，去除不相干的組織和結構，并進行顏色、明暗度、透明度、清晰度及對比度調節，以實現最佳顯像效果；同時對V3D建模結果進行全方位、全角度觀察，實現移動、旋轉、縮放、拆分、隱藏及遠近調節等功能展示，并將最終結果保存為STL文件，V3D建模結果可較好顯示腎腫瘤大小、形態、位置、腫瘤與供血動脈的關系及腫瘤與APF的關系。見圖2、3。

A、B.男，56歲，左腎占位，經DECT Mono+模式判斷為APF發生。紅框為APF圖2 原始CT DICOM圖像A-B.Male, 65 years old, left kidney space occupying, judged as APF by DECT Mono+mode. Red box: APFFig 2 Original CT DICOM image

男，56歲，A1～3多角度展示腎腫瘤、腎臟及腎動脈解剖關系；B1～3多角度展示APF、腎腫瘤、腎臟及腎動脈解剖關系；綠色：腎腫瘤；紅色：血管；橙色：腎臟；黃色：APF區域圖3 腎腫瘤及APF多角度展示V3D建模結果Male, 56 years old, A1-3: multi angle display of the anatomical relationship between renal tumor, kidney and renal artery; B1-3: multi angle display of the anatomical relationship between APF, renal tumor, kidney and renal artery; green: renal tumor; red: blood vessel; orange: kidney; yellow: APF areaFig 3 Renal tumor and APF multi angle display of V3D modeling results

2.4 手術結果

60例手術均成功實施，無中轉開放。經后腹腔途徑57例，經腹腔途徑3例，其中組A行NSS共計14例，RN共計16例；組B行NSS共計8例，RN共計22例；術后病理結果顯示，組A中透明細胞癌19例，嗜酸細胞瘤3例，乳頭狀腎細胞癌5例，低度惡性潛能多房囊性腎細胞性腫瘤2例及Xp11轉位性腎細胞癌1例；組B中透明細胞癌20例，嗜酸細胞瘤2例，乳頭狀腎細胞癌4例，低度惡性潛能多房囊性腎細胞性腫瘤2例及Xp11轉位性腎細胞癌2例。見表2。

表2 兩組手術結果比較 例Tab 2 Comparison of surgical results between the two groups cases

2.5 APF病理結果分析

鏡下HE染色(×100)所示，APF可見再生毛細血管、血管內伴充血，少量淋巴細胞浸潤及不同程度的纖維組織；而無APF僅見正常的脂肪細胞。見圖4。

A.APF大體肉眼觀；B.APF鏡下觀；C.正常脂肪組織鏡下觀圖4 腎周脂肪大體及鏡下結果A.APF macroscopically; B.APF microscopically; C.Normal adipose tissue microscopicallyFig 4 Macroscopic and microscopic results of perirenal fat

2.6 圍手術期結果

比較組A與組B圍手術期指標，結果顯示組A較組B在手術時間、熱缺血時間及估計失血量上均顯著減少(均P<0.05)，而兩組的其它圍手術期指標(住院時間、手術并發癥)比較差異均無統計學意義(P>0.05)，見表3。

表3 兩組圍手術期結果比較Tab 3 Comparison of perioperative results between the two groups

3 討 論

V3D技術在臨床中的應用價值日益得到肯定，在醫生全面評估病情、制定手術方案、術中導航及醫患溝通方面具有絕對優勢[5]。目前，關于腎腫瘤V3D成像通常包括腎腫瘤、腎臟、腎血管及集合系統，尚缺少對腎周脂肪組織的V3D成像，當腎周脂肪發生粘連時，可直接影響NSS的成功與否。以往人們對APF的判定不足，常導致手術時間翻倍延長、術中出血量增多、并發癥激增，甚至被迫中轉手術方案，給手術醫生帶來一定的困擾。本研究在常規腎腫瘤V3D成像基礎上，首次對APF區域進行V3D成像，使得V3D成像更接近患者真實體內情況，為手術醫生提供更多有價值的信息。

腎周脂肪粘連英文可表示為“APF(adherent perinephric fat)”或“PSF(perinephric sticky fat)”，該名詞最早出現在Choyke等[11]于2001年發表的一篇論著中；直到2014年，由Davidiuk等[12]首次提出了基于影像學(即CT圖像上)判定APF發生的MAP(mayo adhesive probability)評分體系，該評分體系對腎周脂肪發生粘連的類型加以界定。目前，關于APF的發生機制尚不明確。有研究報道，可能與“炎性微環境、代謝綜合征(metabolic syndrome，MetS)、自身免疫反應及特發性纖維化”等機制相關，由于慢性炎癥系統的激活，可導致內皮細胞分泌多種細胞因子、趨化因子和纖溶酶原激活物抑制劑1(PAI-1)，使纖維蛋白溶解活性降低，導致腎周脂肪跟腎纖維膜之間發生纖維粘連[13-14]。

本研究采用DECT的后處理功能Mono+模式對APF進行有效識別，通過V3D建模軟件對APF區域進行CT閾值設定，從而實現自動識別、自動分割該區域，使實現APF區域的V3D成像成為可能。此外，本研究將V3D技術與傳統CT圖像在NSS手術中的臨床應用價值進行客觀比較，結果證實V3D技術較傳統CT圖像可顯著縮短手術時間、熱缺血時間及減少估計失血量，并顯著提高NSS的成功率。Mono+模式的原理是根據不同物質對X線吸收衰減程度不同而產生特異的能譜曲線，由于不同物質的化學分子結構不同，每一種物質都有其對應的能譜曲線，因此能譜曲線可用于鑒別不同化學構成的物質[15]。而對于能譜曲線差異的分析主要是通過曲線的走形和斜率(K)來完成的。本課題組前期研究結果證實，Mono+模式下選用參數K(最佳截斷點為-0.95，<-0.95為APF)可有效判斷APF的發生，且靈敏性、特異性及準確性可達到92%、93%和92%[16]。因此，本研究通過采用DECT后處理Mono+模式對APF進行有效的識別，并通過V3D技術對APF的情況進行展示，為手術醫生提供新的手段和方法。

本研究尚存在一定不足:(1) 研究的樣本量相對較少，研究結果仍需更大的數據進一步驗證；(2) 目前關于APF的發生判定主要依靠手術醫生的術中所見及術后病理來證實的，尚缺乏判定APF嚴重程度的金標準，對于APF嚴重程度的判定仍需進一步研究、論證；(3) 尚缺少與其它廠家的DECT進行比較，對于在外院已接受CT檢查的患者，再次進行DECT檢查有一定的局限性；(4) 當腎腫瘤瘤體過大時，造成腎周脂肪完全或近乎完全被腎腫瘤占據，則很難進行ROI的測取，可造成一定假陰性結果。這些不足將在今后的研究中進一步論證。