定量CT在骨质疏松症中的应用进展
时间：2023-01-16 19:05:07 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
兰恩东
(珠海市人民医院(暨南大学附属珠海医院)/放射科 广东 珠海 519000)
正文：
骨质疏松症是一种影响全身骨骼系统的疾病，具有骨量的减少、骨的细微结构恶化、骨脆性的增加等几个特征，同时会导致骨折风险增加。随着社会老龄化，骨质疏松症已是世界范围内中老年人的重大健康问题之一[1]。该疾病所导致的骨质疏松性骨折，是造成中老年人残疾甚至死亡的重要因素之一[2]。骨密度(bone mineral density ，BMD)在骨质疏松的诊断、骨折风险的评判和预测、以及骨质疏松症疗效监测中起着至关重要的作用[3]。有研究证明[4]， 在骨质疏松危险人群中，尽早行骨质疏松筛查具有良好的社会以及经济成本效益。定量CT(quantitative computed tomography，QCT) 是一种在利用常规CT扫描图像数据的基础上测量骨密度的技术，目前已广泛应用于骨质疏松症。
定量CT可在已完成的CT检查图像数据中，通过使用QCT体模校准和配套的专业软件及程序，将CT图像中得到的图像CT值数据校准更换成羟基磷灰石的等效密度，以此测量人体中骨骼的骨密度。目前的校准方式分为两种：一、异步校准，单独扫描校准体模；
二、同步校准，操作者将校准体模与受检查者同步进行扫描。
QCT使用了CT的三维成像进数据进行分析，测量的是体积骨密度(volumetric bone mineral density，vBMD)。采用定量CT分析软件测量骨密度时，为了尽可能降低椎体后静脉、椎体周围组织、皮质骨等对测量结果的干扰，测量靶区选择的测量部位一般放置于椎静脉裂孔前方并尽可能可能多选取中央松质骨部位，以达到准确测量骨密度的目的[5]。定量CT能在松质骨中测量骨骼的立体形态，避免不规则三维结构对vBMD值测量的干扰，增加测量的精确度[6]。
双能X线吸收仪(Dual-energy X-ray absorptiometry, DXA)是当前最为广泛应用与公认的BMD测量方式。但是DXA测量的是平面骨密度(areal bone mineral density ，aBMD)，无法区分退行性变硬化骨、骨皮质和骨松质，易受多种因素干扰，这为该检查方法的骨密度测量结果带来了测量误差[7]。相比于DXA测量的平面骨密度，QCT 测量的是vBMD，密度分辨力能力强，其三维成像的优点排除了不同结构重叠对测量骨密度值结果的影响，可以区分皮质骨和松质骨，还能提供骨立体三维形体方面的数据，增加了骨密度测量的精确度以及灵敏性[8]。QCT与DXA测量髋关节中的股骨以及髋骨BMD相关性程度高，研究表明[9]其决定系数(R2)高，为0.81～0.88，提示 两者测量BMD的效果等效，说明QCT不仅在脊椎椎体的骨密度测量中有较好的效果，在髋关节骨密度测量方面也能发挥其作用。
QCT机会性筛查骨质疏松症是指在利用常规CT扫描图像数据的基础上，直接通过QCT校准体模进行换算，得出患者骨密度进行骨质疏松筛查。此方法可在一次CT检查的基础上，同时进行骨密度与常规CT检查。
目前最常用的是QCT联合低剂量胸部CT进行骨质疏松症的机会性筛查。在目前我国肺癌筛查广泛开展的背景下，低剂量CT已成为常规检查，QCT可通过使用其中包含腰椎部位的CT扫描图像，以此同时进行腰椎椎体骨密度和胸部CT的检查，充分利用机会性扫描，避免了增加额外辐射剂量的问题。Wu等研究[10]表明低剂量胸部CT与定量CT骨密度测量一站式扫描方法的可行性，可以精确测量腰椎骨密度，可重复性高。
在脊柱中，除腰椎骨密度外，胸椎骨密度在骨质疏松症中的应用也备受瞩目。王勇朋[11]研究发现约有55%的胸部低剂量CT体检者扫描层面最下端无法覆盖L2椎体，并对比了T12/L1椎体(筛查法)与L1/L2椎体(指南推荐法)筛查骨质疏松，发现两种方法诊断骨质疏松症的一致性好(Kappa=0.747, P<0.05)。蹇新梅[12]等人研究表明，胸椎椎体骨密度稳定，且与腰椎骨密度正相关，可在胸部CT扫描层面未覆盖腰椎的健康体查人群骨质疏松症筛查中使用胸椎骨密度，以避免扫描层面增加至L2椎体，减少被检查者所受的辐射。
定量CT与人工智能的结合在骨质疏松症中拥有巨大的发展潜力以及广阔的应用前景。Loffler等[13]使用基于卷积神经网络(convolutional neural network ，CNN)的人工智能深度学习自动化框架，对比了手动测量与人工智能深度学习自动化测量的方法，标记与分割异步校准胸部QCT中的椎体并提取相应的vBMD，发现手动测量与人工智能自动化结果之间没有显著差异。人工智能除了应用于骨质疏松的骨密度测定，也可以应用于骨质疏松并发症的诊断，例如骨质疏松性骨折风险的预测。Valentinitsch等[14]使用了随机森林算法分类模型，开发出以机会性定量CT 数据为基础的人工智能自动测量方法，结果发现随机森林模型在预测骨质疏松性骨折的效果明显优于仅仅使用vBMD的模型。
对于有原发病因引起的继发性骨质疏松，如类风湿性关节炎、获得性免疫缺陷综合征[15]等所导致的继发性骨质疏松，QCT在其诊断及疗效评估、疗程监控方面的研究也正在进行中。翟红立等[16]使用QCT与DXA分别检测类风湿性关节炎所致的继发性骨质疏松患者应用99Tc-MDP治疗24周后与治疗前的骨密度，在QCT中可见有明显骨密度变化，而DXA中并无观察到明显变化，由此可见QCT能更加早期、敏感的从影像学上观察药物治疗引起的骨密度变化，达到监测疗效的效果。
骨质疏松症在中国乃至世界的发病率都较高，其引起的骨质疏松性骨折更是严重影响了中老年患病人群的生活质量。对于骨质疏松症进行尽早的早期诊断筛查、疗效监测十分重要。机会性QCT骨质疏松筛查具有良好的经济效益，可同时进行肺癌筛查以及测量骨密度。定量CT在临床应用具有有独特的优点，与人工智能结合潜力巨大，在社会中有良好的经济效益，有望取代DXA成为常规BMD的检查。
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