DECT是一种利用两种不同的X射线能谱来获取图像数据的技术。目前市场上主流的DECT技术（表1）包括：（1）双源双能计算机断层扫描系统（DSDECT）。该系统由西门子医疗系统公司开发，使用两个偏移95°的独立球管获取图像。高能量球管工作在140或150 kVp下，提供类似传统单源CT扫描仪的全视野。低能量球管在70~100 kVp范围内可变，实现双能量扫描。（2）单源快速千伏切换技术（rsDECT）。该技术由通用电气医疗系统公司提供，使用单个X射线管源和单个检测器层，能够快速在80kVp和140 kVp之间切换，以获取两种能量数据，实现双能量扫描。（3）双层光谱探测器CT(SDCT)。该机器由飞利浦医疗系统公司推出，使用单个X射线束源。与传统CT不同，光谱分离发生在探测器水平上，探测器的表面层由钇制成，吸收低能光子，而深层由碘化铯（cesium iodide, CsI）制成，对高能光子具有较高吸收率。这些技术使得DECT能够在不同的X射线能量设置下快速获取图像数据，并通过分析两种能量的差异来提供更丰富的医学影像信息，从而在临床诊断和治疗中发挥重要作用。

双能CT分析方法主要分为基于原始数据域的分析和基于图像数据域的分析。基于这两种方法，可以开发出多种双能CT应用。理论上，基于原始数据和基于图像空间的双能量实现方式存在差异，但在实际临床应用中，两者效果相当。在基于原始数据的分析中，直接处理材料的原始数据（例如碘和水）后，可以获得碘基图和水基图；而在基于图像的分析中，通过混合高能和低能图像，可以获得不同管电压下的加权平均图像。进一步地通过提取碘，可以创建碘图；从加权平均图像中减去碘图，则可以获得虚拟平扫（VNC）图像。VNC图像有助于区分钙化或高衰减物质与碘增强组织，并且在需要CT平扫时，采集VNC图像可以避免更多的辐射暴露。IC图像常用于区分增强和非增强病变，可改善高血管和低血管肿块的可视化效果。NIC是指特定选定的目标区域给定组织或病变区域的碘浓度与相同水平的腹主动脉碘浓度之比。标准化过程有助于消除不同组织类型或病变区域中碘含量差异的影响。VMI可以模拟在任意能量水平的单能CT。低能量水平的图像通过提高密度分辨率有助于病灶显示，而高能量水平的图像能够去除金属伪影和硬化伪影。双能曲线图可以在工作站上生成。通过在组织中设置感兴趣区域（ROI）并在VMI的每个单色能量下绘制ROI中的平均CT值，可以获得双能曲线。曲线的形状随ROI组织中的平均衰减特征而变化，这不仅有助于特定组织类型的表征，还为成分分析和获得鉴别诊断提供帮助。脂肪体积分数（FVF）在脂肪图上以体积百分比表示，增强CT图像的脂肪图谱在VNC图像创建后获得。有效原子序数图表示化合物或材料混合物的平均原子序数，利用它可以对ROI的物质组成进行精确分析和检测。

1. 在胰腺癌诊断中的应用：胰腺癌是一种高度恶性的肿瘤，其中胰腺导管腺癌（PDAC）是最常见的病理类型，平均5年生存率仅约2%。多层螺旋CT（MDCT）在胰腺癌的诊断、可切除性评价和疗效评估方面具有重要作用。但在检测小胰癌（肿瘤长径<1 cm）和与正常胰腺组织等密度的病变时，MDCT的诊断性能可能受到限制。VMI可以弥补这一不足。低能量水平图像通过提高密度分辨率，有助于病灶显示。Beer等的研究提取了45例接受DECT的PDAC患者VMI的各种定量和定性参数。结果发现，在40 keV的VMI中，肿瘤和正常胰腺组织之间的对比度最高，并且具有最高的对比度噪声比和最佳的信噪比。在胰腺期和门静脉期，PDAC的IC显著低于正常胰腺组织。表明DECT 40 keV的VMI是评估PDAC的最佳图像。

评估胰腺癌新辅助治疗疗效至关重要。研究表明，化疗期间的辐射暴露会改变原始CT的纹理特征，这与肿瘤病理特征的变化相关。但这些变化在对比度低的肿瘤（如胰腺癌）中难以用传统CT识别。Noid等基于IC的细胞外体积（ECV）分数以及化疗前后ECV和CA19-9之间的相关性，评估了DECT预测胰腺癌患者新辅助治疗疗效的能力。结果发现CA19-9的变化与ECV呈线性关系，表明CA19-9可作为化疗反应的成像生物标志物，有助于个性化胰腺癌治疗。Fukukura等研究了ECV与接受化疗的PDAC远处转移（Ⅳ期）患者生存率之间的关系，发现ECV是PDAC-Ⅳ期化疗患者无进展生存率（P=0.018）和总生存率（P=0.022）的独立预测因素。提示使用DECT评估肿瘤ECV可能是预测PDAC-Ⅳ期患者生存率的有效影像学生物标志物。

淋巴结转移发生在35%~60%的胰腺癌患者中，有淋巴结转移的胰腺癌患者5年生存率（4%）低于无淋巴结转移者（11%）。预测淋巴结转移有助于患者分层和手术计划制定，减少不必要的淋巴结广泛清扫，从而降低术后并发症。此外，国家综合癌症网络（NCCN）指南建议对淋巴结转移患者进行术前新辅助治疗，可以显著提高术后生存率。研究表明，炎性淋巴结的IC高于转移淋巴结，临界值为0.286，IC图预测淋巴结转移的AUC值为0.67，灵敏度为78%，特异度为58%，而淋巴结的形态和大小差异无统计学意义。另有研究通过术前DECT图像结合放射组学和深度学习模型预测淋巴结转移。结果显示，结合VMI 100 keV和150 keV构建的卷积神经网络模型预测性能最佳（AUC=0.87）；结合临床影像学风险因素（T分期、淋巴结状态、谷氨酰胺转肽酶和葡萄糖水平）后，模型预测性能进一步提高（AUC=0.92）。上述研究表明，DECT在检测PDAC患者的淋巴结转移方面具有诊断价值。

2. 在胰腺神经内分泌肿瘤（PNET）诊断中的应用：PNET的治疗策略很大程度上取决于肿瘤分级。高级别（G2、G3期）的PNET预后较差，需要比低级别（G1）肿瘤更积极地进行治疗。Li等对54例经病理证实的PNET患者进行回顾性分析，确定动脉期和门静脉期的光谱曲线斜率是区分高级别和低级别PNET的重要指标。研究表明，VMI40 keV在PNET检测中具有最佳的对比噪声比和信噪比。Wan等探讨了DECT结合灌注扫描提高PNET检出率的效能。该研究招募了58例临床疑似PNET的患者（36例最终病理诊断为PNET）和30例同期接受常规胰腺CT灌注扫描的患者，评估了DECT定量参数和CT灌注参数检测PNET的能力。结果显示，动脉期PNET的CT值、IC图、NIC图和灌注参数均高于邻近正常胰腺实质，病变检出率为83.1%~96.2%，较常规胰腺灌注扫描的病变检出率（82.8%）有所提高，而平均有效辐射剂量仅为（17.51±2.18） mSv，低于常规胰腺灌注CT有效辐射剂量10%左右。表明使用DECT结合CT灌注扫描的一站式扫描可以提高PNET的检出率，并减少辐射剂量。

3. 在胰腺囊性瘤诊断中的应用：胰腺黏液性囊性肿瘤（MCN）和浆液性囊性肿瘤（SCN）都是胰腺囊性肿瘤，但其治疗和预后截然不同。MCN被认为是恶性或潜在恶性肿瘤，一旦发现应进行手术切除；而无症状的SCN可以长期观察。因此，术前区分两者至关重要。但由于两者在影像学上的表现相似，术前鉴别较为困难，临床上有10%的误诊率。Lin等比较了24例SCN和20例MCN的DECT图像的形态学特征（肿瘤位置、轮廓和大小）和定量参数（40~70 keV CT值、IC、有效原子序数）。结果表明，形态学特征在区分SCN和MCN方面起着重要作用。定量特征为鉴别诊断提供了更多信息、提高了准确性。Li等研究表明，使用机器学习方法将形态学特征（肿瘤位置、轮廓和大小）与DECT定量指标相结合后，诊断准确率从88.37%提高至93.02%。上述研究表明，DECT在鉴别SCN和MCN方面具有良好能力。未来的研究需进一步探讨DECT定量参数与胰腺囊性肿瘤病理特征之间的相关性。

1. 在急性胰腺炎（AP）诊断中的应用：AP患者中，有20%~30%会发展为重症急性胰腺炎，出现局部和全身性并发症，导致病情显著恶化，甚至多器官功能衰竭。因此，确定AP的严重程度至关重要。Martin等在45例AP患者中，以血清脂肪酶水平和AP首周检查作为参考，发现基于DECT的IC值在炎症性和正常胰腺实质间差异有统计学意义（P<0.01）。碘定量DECT可区分正常和炎症性胰腺实质，可显著提高早期AP检测的敏感性。Hu等分析了70例AP患者（30例轻症、22例中度重症、18例重症），探讨DECT评估AP严重程度的价值。结果显示，NIC、IC值和CT衰减值随着AP严重程度的增加而降低，且轻症组与重症组、中度重症组与重症组之间存在显著差异；轻症组与重症组最敏感的参数为NIC值（动脉期0.19±0.06，门静脉期0.45±0.09），这可能是由于IC反映了微循环病变，随着AP严重程度增加，微循环损伤加剧，导致血液供应减少，从而降低了IC和NIC的数值。Dar等比较了DECT常规图像和VMI50 keV在评估AP严重程度的效果，结果显示VMI50 keV在预测AP严重程度方面优于常规CT图像。由此可见，DECT有助于AP的早期诊断和治疗。

2. 在慢性胰腺炎（CP）诊断中的应用：PDAC和肿块型CP在临床特征和影像学表现上极为相似，传统CT难以鉴别。Yin等对15例肿块型CP和20例PDAC的DECT研究显示，NIC图像在区分PDAC和肿块型CP方面表现出较高的灵敏度（93.3%）和特异度（89.5%）。目前关于DECT在CP方面的研究较少，未来需进一步研究DECT在CP功能评估、严重度分级、碎石疗效和并发症预测方面的应用。

1. 胰瘘：胰瘘是胰腺手术后的常见并发症，发生率为3%~45%。若处理不当，胰瘘可引发腹腔感染、出血和脓毒症，成为胰腺术后患者死亡的主要原因之一。准确诊断术后胰瘘有助于外科医师及时干预。目前，瘘管风险评分是诊断术后胰瘘的主要工具，包括胰管大小、胰腺质地和估计失血量，但其依赖于外科医师的主观评价，尤其是对胰腺质地的评估。研究表明DECT的IC图和脂肪分数可以反映胰腺纤维化和脂肪变性程度，从而有助于预测术后胰瘘的发生。Shi等通过逻辑回归分析发现，胰腺实质在门静脉期的IC图CT值是胰瘘发生的独立预测因子，其预测准确性（78%）高于同期CT值（65%），且与胰腺纤维化独立相关。

2. 胰管解剖变异：胰腺的外分泌功能由腺体和胰管系统共同完成。胰管系统的变异、阻塞和损伤会影响胰腺的外分泌功能。Zhang等发现，DECT的低能量单能图像能够反映胰管变异情况，这与AP、CP和十二指肠乳头状癌有关。低能量图像在观察胰管系统方面显示出优于MRCP的清晰度。

3. 胰腺脂肪沉积：胰腺脂肪沉积与2型糖尿病有关，其脂毒性可导致AP重症化。因此，胰腺脂肪的无创定量评估具有重要临床意义。传统CT只能通过胰腺密度给出大致诊断，MRI是组织脂肪非侵入性定量评估的主要工具，但DECT通过生成FVF图能够定量和可视化评估胰腺脂肪含量。Kameda等计算并比较了从28例患者的DECT和MRI图像中获得的FVF，发现DECT测量的FVF与胰腺MRI测量的FVF之间存在显著正相关（胰头：r=0.63, P<0.001；胰体尾：r=0.53, P=0.004）。

转自：中华胰腺病杂志