📌 期刊名称：Abdom Radiol (NY).《腹部放射学》
📌 影响因子（2023）: 2.3 (3区Q2)
文章标题：39557653-Spectral CT for non-invasive evaluation of bladder cancer grade
研究机构： University of Messina, Italy.
作者：Renato Trimarchi 1 2, Nicola Migliaccio 3, Giuseppe Mauro Bucolo 3, Claudia Abate 3, Francesco Marcello Aricò 3, Velio Ascenti 4, Antonio Portaluri 3, Marta Rossanese 5, Paola Zagami 6 7, Tommaso D'Angelo 3, Filippo Piacentino 8 9, Massimo Venturini 8 9, Giorgio Ascenti 3
发表日期： 2024 Nov 19
📖 阅读链接：doi: 10.1007/s00261-024-04683-0.
🔍 背景：膀胱癌是泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤，2022年全球新发病例达61万例，且发病率呈上升趋势。膀胱癌的病理分型和分级对患者预后和治疗策略的选择至关重要。传统诊断方法如膀胱镜虽然精确，但存在侵入性且难以评估较深病灶等局限性。光谱CT作为一种新型成像技术，通过双能量定量参数分析，可能在膀胱癌分级和病变特征分析中提供更大价值。
目的: 探索光谱CT定量参数（碘浓度、标准化碘浓度、光谱曲线斜率和40 keV图像CT值）在膀胱癌分级中的作用，评估其区分高级别和低级别膀胱癌的能力。
方法: 回顾性纳入63例经病理证实的膀胱癌患者（39例高级别，24例低级别）。所有患者均接受光谱CT扫描，提取定量参数，包括碘浓度（IC）、标准化碘浓度（NIC）、光谱曲线斜率（SLOPE）及40 keV图像CT值（VMI40 HU）。
统计学：Shapiro-Wilk检验用于验证数据是否服从正态分布。如果数据不满足正态分布，则使用非参数检验。Wilcoxon秩和检验用于两组间非正态数据的比较。ROC曲线分析评估参数的诊断性能，其AUC值越接近1说明模型的预测能力越高。多变量逻辑回归采用逐步回归法筛选最具显著性的预测变量并建立预测模型。
结果: 高级别膀胱癌患者的IC、NIC、SLOPE和VMI40 HU值显著高于低级别组。ROC曲线分析显示，VMI40 HU的AUC值为0.755，是所有参数中表现最优的预测因子。多变量逻辑回归分析进一步确认了VMI40 HU作为独立预测因子的显著性，其诊断灵敏度为84.6%，特异性为58.3%。VMI40 HU是预测高级别肿瘤的最佳参数。
讨论: 光谱CT能够通过定量参数非侵入性地区分膀胱癌的分级，特别是VMI40 HU在高级别肿瘤的诊断中具有较高准确性。与传统膀胱镜相比，光谱CT在评估肿瘤血供和组织特性方面具有独特优势，为优化诊断和个性化治疗提供了可能性。
结论: 光谱CT定量参数为膀胱癌病理分级提供了有效支持，特别是在高级别膀胱癌的早期诊断中具有重要意义，能够辅助个性化治疗策略制定。
新发现与创新点: 首次证实VMI40 HU可作为膀胱癌高级别病变的独立预测因子，提出了一种基于非侵入性光谱CT的分级新方法，减少对活检的依赖并优化风险评估。
意义: 本研究显示40kev和碘浓度在膀胱癌管理中的潜在应用价值，为个性化诊疗和术后随访提供了新的影像学工具。
进一步研究建议: 建议开展多中心、大样本研究验证光谱CT定量参数在不同中心和不同患者群体中的适用性，进一步探讨与MRI或PET-CT联合的多模态影像诊断潜力，同时拓展上尿路肿瘤的评估应用。
知识问答
Q: 以下哪项是预测膀胱癌高级别肿瘤的最佳参数？
A. 碘浓度（IC）
B. 标准化碘浓度（NIC）
C. 光谱曲线斜率（SLOPE）
D. 40 keV图像CT值（VMI40 HU）
正确答案: D
a: 常规CT图像
b：40keV图像
c: 碘密度图
参考文献(两日内回复文章标题即可获取原文，超过两日请回复PMID）：
Trimarchi R, Migliaccio N, Bucolo GM, Abate C, Aricò FM, Ascenti V, Portaluri A, Rossanese M, Zagami P, D'Angelo T, Piacentino F, Venturini M, Ascenti G. Spectral CT for non-invasive evaluation of bladder cancer grade. Abdom Radiol (NY). 2024 Nov 19. doi: 10.1007/s00261-024-04683-0. Epub ahead of print. PMID: 39557653.
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