作者：任小芳，李倩，宋祖华，唐茁月，重庆市人民医院放射科

甲状腺癌是最常见的内分泌恶性肿瘤。在2020年全球癌症发病率中，甲状腺癌发病率位居第九位。常规CT检查依据形态学特征、强化方式等影像学征象鉴别良恶性结节、明确病灶范围，在甲状腺癌的诊疗过程中发挥重要作用，但形态学特征评估依赖影像医师的诊断经验，主观性强。双能CT(dual-energy CT，DECT)采集同一解剖位置的高低能级数据，经后处理可提供碘浓度(iodine concentration， IC)、能谱曲线斜率(slope rate of spectral attenuation curve， λHU)、有效原子序数(effective atomic number， Zeff)等参数定量、客观评估病灶。本文就双能CT在甲状腺结节良恶性的鉴别、甲状腺癌包膜外侵犯、淋巴结转移的评估等方面的应用进行综述。

1. DECT的基本原理及常用能谱图像

DECT利用物质在不同能级水平X射线下衰减不同的特性，采集同一解剖位置的高低能级数据，实现对特定物质的区分和量化。DECT常用能谱图像包括：

(1)虚拟平扫图像 (virtual non-contrast imaging， VNC)：VNC可替代常规平扫图像，降低患者辐射剂量；

(2)虚拟单能级图像 (virtual monoenergetic imaging， VMI)： VMI相当于物质在单一能级X线下的衰减值的灰度图像，低能级VMI(<70 keV)利于显示细微病变，高能级VMI (>90 keV)可减少金属伪影；

(3)碘图：碘图可反映组织摄碘能力和强化程度，标准化碘浓度(NIC=IC感兴趣区/IC同层颈动脉)可减少对比剂用量、流速和个体循环差异带来的影响；

(4)能谱曲线：能谱曲线是物质的CT值随X线能量变化而变化的曲线，不同的物质能谱曲线不同，因此能谱曲线可区分病灶来源；

(5)有效原子序数图：Zeff图可视化混合物的各元素原子序数的加权平均值以识别物质成分。

2. DECT在甲状腺癌的应用

2.1 甲状腺结节良恶性的鉴别

甲状腺良性结节常随访观察，而恶性结节需手术切除，因此准确鉴别甲状腺结节良恶性，可避免患者过度手术、延误治疗。常规影像学主要以形态学征象诊断甲状腺疾病，由于存在“同影异病，异病同影”现象，准确鉴别良恶性存在一定局限性。DECT定量参数通过量化组织血供及成分特征，可有效区分甲状腺良恶性结节。

研究显示IC、NIC、λHU值在恶性结节中更低，其中Zhu等发现静脉期NIC鉴别甲状腺良恶性结节的受试者操作特征曲线下面积(area under the curve， AUC)、敏感度、特异度分别为0.890、90.48%和88.89%。Li 等进一步对比动静脉期参数IC、NICP(IC结节/IC甲状腺实质)、NIC及λHU分别诊断甲状腺癌的效能，发现动脉期各参数的AUC值均优于静脉期(0.941～0.954 vs 0.903～0.925)，上述研究提示动静脉期DECT参数在鉴别甲状腺良恶性结节方面均有较高的诊断价值，且动脉期可能是最佳诊断期相。

除研究DECT不同增强期相对甲状腺良恶性结节的鉴别价值，另有学者还探索了DECT参数与常规形态学的鉴别价值。李苗等研究显示DECT(静脉期IC、λHU、VMI 70 keV结节形态学特征)在鉴别甲状腺结节良恶性方面较常规二维超声征象效能更高，其准确率、敏感度、特异度分别为95.19% 、90.61%、97.22%。

刘妮等发现静脉期NIC以0.65为阈值时，其独立诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、符合率均高于常规CT和超声形态学征象(85.2% vs. 73.81% vs.76.19%，88.9% vs. 66.67% vs. 77.78%，80.0% vs. 73.33% vs. 76.67%)。Song等进一步界定病灶大小，发现CT形态学征象鉴别<10 mm的甲状腺良恶性结节的诊断效能较动脉期λHU低(AUC 0.668 vs. 0.829，敏感度77.3% vs. 73.8%，特异度49.4% vs. 75.3%)，提示形态学评估微小癌价值有限，DECT可作为微小癌的有效诊断工具。

桥本甲状腺炎(Hashimoto′s thyroiditis， HT)的炎症和纤维化等病理改变可致甲状腺良性结节呈现恶性征象，如纵横比>1，常规超声检查易误诊。宋立琼等纳入46例HT伴甲状腺结节患者行DECT检查，结果显示平扫IC、λHU及动脉期IC、NIC、λHU均可较好地识别甲状腺恶性结节，其中动脉期IC表现出较高的特异度(88.4%)，提示DECT可有效降低HT背景下甲状腺结节误诊率，提高诊断信心，缩短患者从检查到确诊的时间。

综上所述，DECT定量参数鉴别甲状腺结节良恶性的诊断效能优于常规形态学征象，其原理主要是量化组织含碘量反映灌注程度，提供额外的功能信息，有助于解决病灶小、影像征象不典型等诊断难题。但目前研究多基于二维层面勾画感兴趣区，不能全面反映病灶异质性。影像组学从海量影像图像中高通量提取特征空间数据，可量化病灶内部异质性，具有全面性的优点。未来融合影像组学、人工智能等技术优点，可能有助于DECT鉴别良恶性结节的特异性、敏感性、准确性进一步提升。

2.2 甲状腺癌包膜外侵犯的评估

甲状腺包膜外侵犯(extrathyroidal extension， ETE)是指甲状腺癌直接侵犯或突破甲状腺包膜，进而累及胸骨甲状腺肌、喉、食管、气管、喉返神经等邻近结构。ETE被认为是淋巴结转移和远处转移的独立危险因素，可致甲状腺癌患者总体生存率下降，因此术前评估ETE对甲状腺癌的临床管理至关重要。

Xu等利用原发灶平扫图像、动静脉期加权融合图像及碘图组学特征，分别联合临床风险因素(大小、包膜接触)构建模型评估ETE，结果显示基于碘图的联合模型诊断效能最高，在验证集的AUC、敏感度、特异度及准确性分别为0.840、74.0%、78.0%、77.0%。这可能是因为碘图能识别组织间微小灌注差异，从而反映病灶的异质性，提示DECT是评估甲状腺癌ETE有效的诊断工具。

2.3 甲状腺癌颈部区域淋巴结转移的评估

颈部淋巴结转移(lymph nodes metastasis， LNM)与甲状腺癌术后局部复发及死亡率高度相关。美国甲状腺学会推荐超声为LNM的首选评估方式，然而超声受成像原理影响难以评估深部淋巴结。常规影像检查主要参考淋巴结短径、形状、钙化、囊变、结外侵犯等征象诊断LNM，主观性强，观察者间差异大。DECT可显示任意位置的淋巴结及其周围解剖结构，更可生成能谱图像定量、客观评估淋巴结，规避观察者对常规影像征象解读的主观偏向。目前，DECT在甲状腺癌LNM的研究主要包括淋巴结本身和原发灶两个方面。

多项研究显示LNM常表现出比非LNM更高的IC、NIC、λHU及Zeffc(Zeff淋巴结/Zeff颈内动脉)，这可能是因为肿瘤细胞的侵袭使淋巴结血供增加。进一步与形态学征象对比，Li等发现动脉期IC诊断侧颈部LNM的诊断效能较超声征象更高(AUC 0.937 vs. 0.771，敏感度87.1% vs. 78.6%，特异度93.1% vs. 65.5%)。

Yoon等比较49例LNM与53例非LNM的DECT参数与超声征象，发现动脉期λHU的诊断效能略低于超声征象(AUC 0.824 vs. 0.890)，两者联合AUC可提升至0.941。上述研究均提示DECT有助于提高LNM检出率。

李菊香等研究显示动脉期NIC较CT影像征象准确率更高(86.59% vs 82.93%)，其AUC、敏感度、特异度分别为0.940、80.39%、96.77% 。许晓泉等构建DECT多参数模型(动脉期NIC、静脉期Zeffc)取得与上述单个DECT参数相似的诊断效能(AUC 0.912，敏感度84.1%，特异度93.5% )，提示DECT单期扫描即可满足诊断，有利于减少辐射剂量及扫描时间。上述研究显示DECT在LNM检出方面敏感度和特异度均较好，分别约84.1%～87.1%和93.1%～96.77%。

既往Meta分析显示MR、PET/CT诊断LNM的合并敏感度和合并特异度分别为80%和85%、30%和94%，提示DECT在LNM检出方面具有较高的应用价值。存在伪影干扰时，仅通过形态学征象鉴别良恶性淋巴结尤具挑战性。Zhou等纳入59例受伪影干扰的淋巴结，发现基于平衡期IC计算的细胞外体积分数ESV=[1-红细胞容积×(IC淋巴结/IC颈总动脉)×100]仍可有效识别LNM，且优于常规影像征象(AUC 0.756 vs. 0.647)。淋巴结越小，形态征象越难观察。Zou等研究显示淋巴结短径评估直径<5 mm的LNM价值有限(AUC 0.582)，动脉期IC能可靠地检测组织间细微灌注差异，对LNM具有早期诊断价值(AUC=0.775)。

以上研究均直接对淋巴结本身评估，但因颈部淋巴结数量众多、分布散在，可能存在漏诊。Zou等研究显示当甲状腺癌原发灶位于上极、存在ETE、动脉期IC>3.3 mg/ml、静脉期IC>3.1 mg/ml时高度提示侧颈部LNM，基于以上四个预测因子构建的列线图可较为精准预测LNM，其AUC、敏感度和特异度在外部验证组为0.912、88.4%、80.0%。

黄益龙等在甲状腺微小乳头状癌(papillary thyroid microcarcinoma， PTMC)患者中也证实了DECT预测LNM的价值，该研究显示LNM组较非LNM组原发灶有更高的动、静脉期NIC，其中动脉期NIC诊断LNM效能最高(AUC 0.814，阈值0.208，敏感度73.5%，特异度79.2%)。以上研究表明DECT能够预测甲状腺癌LNM风险，为临床制定手术方案及预后评估提供重要证据。

研究显示在临床颈部淋巴结阴性(clinical N0，cN0期)的甲状腺癌患者中，隐匿性LNM的发生率高达51%。孟艳飞等测量cN0期PTMC患者原发灶动、静脉期NIC(IC结节/IC颈内动脉)、NCT值(CT值结节/CT值颈内动脉)，发现联合动、静脉期NIC与NCT值预测中央区隐匿性LNM的诊断效能优于常规CT形态学征象(AUC 0.822 vs 0.695)，敏感度、特异度分别为79.2%、86.0%，提示DECT可为cN0期甲状腺癌患者行预防性中央区淋巴结清扫提供依据。目前尚缺乏DECT在甲状腺癌隐匿性LNM检出的研究，而准确识别cN0期甲状腺癌患者隐匿性淋巴结转移对于甲状腺癌准确分期及辅助临床决策具有重要意义，DECT在这部分的价值有待进一步探索。

综上所述，DECT对LNM具有较高的诊断价值和预警作用，有助于临床对甲状腺癌患者危险分层并选择合适的治疗方式，满足目前精准医疗和个体化治疗的要求。但目前的研究多停留在评估DECT参数预测性能这一阶段，后续有待在多学科融合的研究体系下，评价其对后续不同治疗方式的选择及其效果。

3.总结与展望

DECT在甲状腺结节良恶性的鉴别、包膜外侵犯、淋巴结转移评估等方面均已取得一定进展，为甲状腺癌精准诊断和危险分层提供了新思路，但目前多为小样本、回顾性研究，且尚无统一的最佳诊断期相及参数，未来有待大样本、前瞻性研究反复验证并筛选出最可靠的预测指标。笔者相信，随着DECT技术的不断进步，DECT将更广泛深入地应用于甲状腺相关临床工作中，促进医疗决策的精准化。

来源：任小芳,李倩,宋祖华等.双能CT在甲状腺癌的研究进展[J].临床放射学杂志,2024,43(03):483-486.

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