超低剂量光子计数CT在肺结节检测中辐射剂量降低90%且灵敏度与低剂量CT相当

《JTCVS Open》：Ultra-low dose photon-counting computed tomography enables comparable lung nodule detection as low-dose computed tomography for lung nodule follow up

　　

摘要

目的

光子计数计算机断层扫描（PCCT）能够在超低剂量（ULD）辐射下实现CT成像。我们比较了超低剂量PCCT（ULD-PCCT）与标准低剂量计算机断层扫描（LDCT）在肺结节检测方面的表现。

方法

在本项前瞻性单中心研究中，受试者在一台光子计数CT扫描仪（NAEOTOM Alpha，西门子，德国慕尼黑）上接受配对超声低剂量PCCT（ULD-PCCT）和低剂量CT（LDCT）检查，用于肺结节随访。一名资深胸部放射科医师解读LDCT图像以建立参考标准，其中具有临床意义的结节定义为实性结节≥4 mm和亚实性结节≥6 mm。将MONAI深度学习算法（v0.6.8；NVIDIA，美国加州圣克拉拉）同时应用于LDCT和ULD-PCCT，作为标准化对照。比较了MONAI在ULD-PCCT和LDCT上检测放射科医师定义的具有临床意义结节的能力。

结果

LDCT参考标准在50名受试者中识别出116个具有临床意义的结节（92个实性，24个亚实性/磨玻璃）。MONAI在LDCT上检测到97.4%（113/116）的具有临床意义的结节（灵敏度97.4%；95%CI，92.6%-99.5%），在ULD-PCCT上检测到96.6%（112/116）（灵敏度96.6%；95%CI，91.4%-99.1%），两种方案之间无显著差异（p=1.00）。ULD-PCCT的中位辐射剂量为0.13 ± 0.04 mSv，而LDCT为1.31 ± 0.42 mSv（p<0.001），辐射剂量降低了90%。

结论

ULD-PCCT在辐射剂量降低90%的情况下，基于深度学习的具有临床意义肺结节检测结果与标准LDCT相当。这些结果证明了ULD-PCCT在肺结节监测中的可行性，同时保持了与AI辅助图像分析的兼容性，并为未来在专用肺癌筛查人群中的评估奠定了基础。

Carolyn C. Chang|Boyuan Li|Jason J. Lee|Jake Kim|Jia Wang|H. Henry Guo|Adam Wang|Natalie S. Lui