前列腺病变的主要检查方法包括直肠指检、前列腺特异性抗原检测、经直肠彩色多普勒超声引导下穿刺活检等。超声穿刺为有创操作，易受到邻近肠道气体的干扰，术后部分患者可出现感染等并发症。传统CT由于软组织分辨力相对较差，其对前列腺病变的评价多局限于前列腺体积是否增大或钙化灶的存在与否，对于腺体内的结节，往往难以早期分辨，尤其是密度差异不明显时，因此，其应用受到一定限制。多参数MRI是评估前列腺疾病的重要影像学检查手段，但扫描时间较长、检查成本较高、对存在金属植入物的患者属于禁忌等。

DECT作为一种非侵入性影像学检查方法，拥有多种能谱影像及定量参数，可对前列腺病变作出形态学及功能学评估，目前已在前列腺病变的诊断及鉴别诊断、术前分期及治疗中展现出了较大潜力。本文就DECT在前列腺病变的研究进展进行综述。

1.   成像原理

DECT的概念最初是在1973年提出的^[1]，但直到2006年才首次在临床投入使用^[2]，成像模式主要包括单源序列扫描双能量技术、单源双光束能量CT、双源双能量CT、单源瞬时管电压切换双能量CT、双层探测器光谱CT、光子计数CT等。这些成像技术的共同特点是在一次扫描结束后可获得高、低两种不同能量的X射线衰减信息，通过后处理技术可获得特有的能谱影像如虚拟单能谱影像（virtual monoenergetic images，VMI）、虚拟去钙（virtual non -calcium，VNCa）影像、碘图、有效原子序数图及电子云密度图等并能衍生出一系列定量参数如碘浓度（iodine concentration，IC）、标准化碘浓度（normalized iodine concentration，NIC）、有效原子序数（effective atomic number，Z_eff）及能谱衰减曲线斜率（spectral Hounsfield unit curve，λ_HU）等。

单源序列扫描双能量技术是在一次扫描过程中使用两种不同的管电压进行序贯扫描，从而得到两套独立的高低X线能量数据；单源双光束能量CT是在X射线球管的输出端放置一个金属过滤器，将120 kVp的射线束分离为68 keV和86 keV的光子束，从而实现双能量成像；双源双能量CT是使用两套相互独立的X射线球管及对应的探测器，二者几乎垂直排列。在扫描过程中，一个球管使用低管电压、另一个使用高管电压，从而获得两种不同能量X线的衰减信息；单源瞬时管电压切换双能量CT是在机架旋转周期内对X射线球管的管电压进行瞬时切换（80 kVp和140 kVp），从而实现双能量采集；双层探测器光谱CT是将探测器分为上下两层，上层采用钇为基质的闪烁晶体，用来吸收X线束中的低能光子，下层则为硫氧化钆组成的稀土陶瓷探测器，用来吸收高能光子，从而获得双能量数据；光子计数CT是通过设定不同的能量阈值，采用特殊的光子计数探测器（碲化镉锌、砷化镓等）获得两种或多种不同能量的X线投影数据实现能量成像（spectral computed tomography：fundamental principles and recent developments）^[3]。

与常规CT相比，DECT对物质的表征能力大大提高，可对前列腺病变进行更精准的定性及定量分析。

1.1   虚拟单能谱影像

传统CT为混合能量影像，病变与邻近组织的CT值有时比较相似，难以发现病灶并对其进行鉴别诊断。DECT在扫描结束后通过重建可获得一系列不同单能量水平的VMI，多项研究证明^[4-6]，低能级VMI可提高病变和邻近组织之间的对比度，有助于小病灶的检出及病灶边界的识别；高能级VMI有助于减少线束硬化伪影与开花硬化伪影，金属伪影减少算法的使用则可在高能级VMI的基础上进一步降低伪影的影响。

能谱曲线反映了物质在不同X线能量水平下的衰减信息（CT值），由于同一组织在不同能级X线下的衰减不同，不同组织在同一能级X线下的衰减也不同，因此，不同的组织具有不同的能谱曲线^[7]。λ_HU反映了组织的平均衰减信息，通过比较两种组织的λ_HU，可判断是否同源，为疾病的诊断提供丰富的定量信息。

1.2   物质分离成像

X线与物质的相互作用主要是光电效应和康普顿效应，这两种效应共同决定了X线的衰减，不同的物质由于组织成分不同，因此，其X线衰减系数也不同。

任何组织的X线衰减系数都可由一个基物质对的X线衰减系数进行表征，从而可实现物质的成分分析及分离^[8]。最常用的基物质对之一是碘和水，在DECT增强影像中，通过物质分离重建得到的碘图反映了对比剂在组织中的分布信息，通过选取感兴趣区可得到该区域的碘浓度，从而可在一定程度上反映组织的血供情况，而标准化碘浓度则是感兴趣区的碘浓度与同层面主动脉碘浓度的比值^[9]，有助于排除个体血流量及血流速度的差异，更加客观地对组织的血流动力学情况进行评估。

此外，DECT所特有的VNCa算法可利用三物质分解技术去除骨质中的钙，使骨髓的评估成为可能^[10]。

1.3   有效原子序数

如果某化合物或混合物对X线的衰减系数和某元素的衰减系数相同，则该元素的原子序数即为该化合物或混合物的有效原子序数；不同组织的有效原子序数具有一定的特异性，与X线的能量无关^[11]。

生物标志物是指能客观测量和评价生理或病理过程，以及对治疗干预措施产生生物学效应的指标，包括活检组织或体液样本中检测到的生化指标、影像学检查发现的解剖、功能或分子指标等^[12]。由于不同病灶或组织的有效原子序数不同，其有望成为一种影像生物标志物，为前列腺病变的诊断及鉴别诊断、术前分期等提供更客观的影像学依据。

2.   应用

2.1   良恶性病变的鉴别

2.1.1   良性前列腺增生与膀胱癌的鉴别

膀胱癌是中国男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤，好发于50~70岁，以后壁多见，其主要影像学表现为膀胱壁增厚并向腔内突出的不规则肿物。然而，在同样的年龄段，良性前列腺增生（benign prostate hyperplasia，BPH）是男性较易出现的良性病变，60岁男性BPH的发病率在50%以上^[13]。重度BPH可导致膀胱出口梗阻，出现与膀胱癌相似的症状。此外，BPH还是膀胱癌发生的重要危险因素，二者经常同时存在^[14]。

临床上，部分BPH呈结节或肿块样突向膀胱，此时传统CT难以与膀胱癌进行区分；由于膀胱镜检查为侵入性操作且无法观察周围结构浸润及淋巴结转移情况，部分患者对MRI的依从性差等原因，许多学者便尝试使用DECT对BPH和膀胱癌进行鉴别。

郝丽等^[15]对20例膀胱后壁癌及21例前列腺增生突入膀胱内的患者行DECT平扫检查，发现BPH及膀胱癌在40 keV单能量影像时的CT值差异最大，且膀胱癌的λ_HU明显大于BPH（0.86 vs. 0.25）。Chen等^[16]进一步扩大样本量对61例膀胱癌及57例BPH行DECT扫描，得出了与郝丽等^[15]类似的结果，他们还发现膀胱癌的Z_eff大于BPH（7.99 vs. 7.80）；平扫40 keV单能量影像的CT值对BPH的诊断效能最佳，当阈值 < 73.4 HU时，其AUC、灵敏度及特异度分别为0.817、77.0%和82.5%。上述研究表明λ_HU及Z_eff可提示病灶内的组织成分，有助于对膀胱癌及BPH的异质性进行定量分析；而低能级VMI（尤其是40 keV）则通过增加病灶与周围背景间的差异来提高对比度噪声比，进而提升了对膀胱癌及BPH的显示及鉴别能力，从而可在一定程度上增加医师的诊断信心。

此外，蔡忠刚等^[17]对27例膀胱癌及22例BPH患者行DECT增强扫描，对二者进行对比分析，结果发现膀胱癌在动脉期40~60 keV单能量影像的CT值、NIC及λ_HU均高于BPH，但膀胱癌及BPH在静脉期40~140 keV单能量影像CT值、NIC及λ_HU均不存在统计学差异，提示增强扫描动脉期可能是区分二者的最佳诊断期相；而膀胱癌的NIC高于BPH，这可能是由于膀胱癌为恶性病变，其血管生成及细胞分裂增殖比较活跃，新生血管的基底膜尚不完整，造成增强扫描时碘对比剂聚集增多，表明碘基值可反映病灶的血供信息，作为影像生物标志物可在一定程度上提示医师的诊断可信度。

目前相关研究仍处于初步探索阶段，尚缺乏BPH与不同类型膀胱癌的鉴别诊断，有待进一步深入研究。

2.1.2   良性前列腺增生与前列腺癌的鉴别

前列腺癌发病率在全球男性恶性肿瘤中居第2位，死亡率居第5位^[18]。前列腺癌和BPH的症状较为相似，但治疗方法截然不同，对其进行准确的鉴别诊断至关重要。多参数MRI检查由于禁忌症较多、假阳性率较高等，部分患者往往无法获得较为精准的诊断；DECT具有较多的衍生参数，可提供丰富的功能信息，有助于前列腺良恶性病变的定性及定量分析，提高对前列腺病变的检测敏感性和诊断准确性。

张晓斐等^[19]对38个前列腺良恶性结节（BPH及前列腺癌，下同）的DECT增强影像进行对比分析，发现前列腺癌动脉期、静脉期及实质期的NIC均高于BPH，但两者在75 keV单能量影像不同时相的CT值及CT值差均不存在统计学差异，这可能与较高光子能量水平下的对比度分辨率较差有关。Zhang等^[20]进一步对52个前列腺外周带良恶性结节的增强DECT研究指出，动脉期NIC拥有对前列腺癌最高的诊断效能，当阈值 > 1.24时，其AUC、灵敏度及特异度分别为0.87、88%及71%，这可能是由于前列腺癌的新生血管较幼稚，基底膜尚不完整，增强扫描时，对比剂可早期渗入癌灶，表现为早期强化，而BPH虽血管密度较高，但多为成熟血管，基底膜比较完整，对比剂透过较慢，表现为晚期强化。邓明等^[21]使用DECT对84个前列腺良恶性结节进行平扫分析，结果发现BPH在低能级VMI的CT值均高于前列腺癌，二者在高能级VMI的CT值则均不存在统计学差异，这可能是由于高能级X线的穿透能力较强，BPH及前列腺癌均无明显衰减，CT值均较低；此外，他们还指出BPH的λ_HU及Z_eff均高于前列腺癌，这可能是由于前列腺癌的组织成分比较单一，BPH则含有较多增生活跃的腺体组织和上皮细胞，导致BPH的组织密度较高、衰减较快。

鉴于较高的图像质量及鉴别诊断价值，邓明等^[21]推荐使用60~70 keV VMI对前列腺良恶性病变进行观察及鉴别；张晓斐等^[22]则指出显示前列腺病灶的最佳单能量水平为50 keV，该能级增强扫描不同期相的图像质量及对比度噪声比均高于传统混合能量图像；刘雅楠等^[23]则发现前列腺癌在静脉期40 keV显示最佳。

综上，目前显示前列腺病变的最佳单能量水平及最佳期相尚未达成共识，这可能与扫描设备、技术和对比剂流速等存在差异有关，未来有待进一步探索。

需要指出的是，刘雅楠等^[23]还发现DECT有助于区分临床有意义前列腺癌（clinically significant prostate cancer，CsPCa）及临床无意义前列腺癌（clinically insignificant prostate cancer，CisPCa），CsPCa的动脉期IC、NIC、Zeff及40 keV的CT值均高于CisPCa，动脉期IC及动脉增强分数联合PSA水平对CsPCa的诊断效能最高，其AUC、灵敏度及特异度分别为0.923、89.3%和100%；但CsPCa及CisPCa的静脉期光谱参数则均不存在统计学差异，考虑可能是部分CsPCa病灶生长较快导致血供相对不足出现坏死，从而使所测参数的值较低所致。

前列腺CT灌注可反映不同病变组织的血供情况，提供丰富的功能学信息，有助于前列腺癌及BPH伴慢性炎症的鉴别^[24]，但由于其辐射剂量较高（约（15±3.2）mSv）^[25]，临床上仍未广泛开展。双源双能量CT由于采用了新的迭代重建算法及自动管电压/管电流调制技术，有助于降低患者的辐射暴露，从而使前列腺CT灌注的临床应用成为可能。

张古沐阳等^[26]使用第3代双源双能量CT对6例前列腺癌、3例BPH伴慢性炎症患者行CT灌注扫描，结果发现前列腺癌的灌注达峰时间明显低于BPH伴慢性炎症，提示灌注达峰时间可能是鉴别二者的重要参数；此外，扫描过程中产生的辐射剂量与普通盆腔CT平扫相当（平均有效剂量约为（3.5±0.3）mSv），提示双源双能量CT在推广前列腺CT灌注的临床应用方面具有重要潜能。但此研究样本量较小，今后需纳入更多的病例行大样本验证并进一步分析CT灌注对前列腺癌的诊断效能。

综上所述，DECT能谱影像及系列定量参数对前列腺良恶性病变的相关鉴别具有重要参考价值，有助于病变的无创诊断。不过目前尚缺乏DECT针对前列腺癌及膀胱癌两者鉴别诊断的研究，未来可进一步探索。

2.2   前列腺癌转移性病变的检出及鉴别诊断

前列腺癌患者的分期对于选择合适的治疗策略以延长生存时间和提高生存质量至关重要。是否存在淋巴结或骨转移是分期的重要标准，是决定预后最重要的因素之一。

形态学参数如大小、形状、边缘、囊变、坏死等征象依赖于医师的主观判断，容易受到经验不足等因素的影响，单纯使用这些征象来判断淋巴结转移具有一定的局限性。在临床工作中，医师常常使用短径＞10 mm作为转移性淋巴结的诊断标准之一，此时灵敏度/特异度为12.8%/99.0%，假阴性率较高^[27]。

Lennartz等^[28]使用DECT静脉期IC对34例前列腺癌患者的良恶性淋巴结进行鉴别，结果发现转移性淋巴结的IC高于非转移性淋巴结（（1.9±0.6）mg/mL vs. （1.5±0.5）mg/mL），其诊断转移性淋巴结的AUC、灵敏度及特异度分别为0.72、81.3%及58.5%，假阳性率较高，这可能是由于研究对象中存在较高灌注的反应性或炎症性淋巴结，进而导致定量碘图中的IC升高，因此，医师在评价淋巴结转移时应结合淋巴结的短径等形态学参数作出定性及定量联合评估才较为准确。

前列腺癌骨转移大部分表现为成骨细胞转移，然而，一些良性成骨细胞病变在传统CT上可与成骨细胞骨转移的表现相似，不利于医师对前列腺癌硬化性骨转移的诊断。尽管骨扫描是评价是否存在骨转移的一线检测方法，但其成本较高且存在较高的假阳性率，因创伤或炎症也可表现为放射性核素的浓聚。

转移性肿瘤通常具有细胞密度升高及细胞核质比增加的特点，这导致水分子在细胞外和细胞内的扩散受到限制，从而使局部水密度发生变化，这可能是DWI序列检测骨转移敏感度及特异度较高的原因^[29]；但MRI往往难以通过一次扫描便获得全身影像，加之成像时间较长，因此，其应用受到了一定限制。DECT通过一次扫描便可获取高、低两种不同X线能量的投影数据，经后处理可得到有关骨内水密度信息的水-羟基磷灰石影像，可有效检测转移性骨病变^[30]。

Ishiwata等^[31]对31例前列腺癌骨转移及52例无骨转移的前列腺癌患者行DECT平扫检查，结果发现相比于仅使用常规CT影像，联合常规CT及水-羟基磷灰石影像对前列腺癌骨转移的诊断效能出现了明显改善（AUC 0.845 vs. 1.000，灵敏度71.0% vs. 100.0%，特异度98.1% vs. 100.0%），但该研究为单中心回顾性研究，且样本量较小，结论难以推广，未来需进行多中心、前瞻性、大样本分析。此外，转移性骨肿瘤与非转移性骨病变的血供等特点往往不同，在增强扫描时不同的期相常具有不同的增强效果，因此，我们可借助对比剂的流入或廓清情况对其加以鉴别。Liu等^[32]对49例前列腺癌骨转移和57例无骨转移的前列腺癌患者行DECT平扫及增强检查，结果发现动脉期-平扫相关混合参数（CT值、λ_HU等）对前列腺癌骨转移的诊断效能高于静脉期-平扫（AUC 0.986 vs. 0.925，灵敏度94.0% vs. 88.1%，特异度96.7% vs. 88.0%），提示动脉期可能更能反映前列腺癌硬化性骨转移的病变特点。今后可进一步扩大样本量前瞻性对比分析动脉期及静脉期的诊断效果，以期减少扫描时间及辐射剂量。

骨髓转移是骨转移的初始阶段，在常规CT影像中多表现为等密度或近似等密度病变，诊断医师往往难以发现。DECT的VNCa算法能够从松质骨中减去钙来显示骨髓，有助于恶性肿瘤骨髓浸润的识别^[33-34]，可用于部分存在MRI禁忌证不能行MRI检查的患者的骨髓病变的评估。2018年，Burke等^[35]利用VNCa技术准确识别出了前列腺癌等转移性骨病变，并在DECT引导下成功进行了穿刺活检，提示DECT及VNCa技术具有较高的临床应用潜能，但样本量较小，需扩大样本量进一步验证。

2.3   前列腺癌的质子治疗

前列腺癌的主要治疗方法包括手术治疗、化疗、放射治疗及内分泌治疗等。早期前列腺癌可通过放疗实现根治，晚期前列腺癌的治疗以放疗为主，即使出现远处转移，放疗也有助于减轻患者症状、提高生活质量。放疗的一个重要原则是使肿瘤靶区得到均匀且充分的照射，同时尽可能降低周围正常组织及危及器官的辐照受量，从而降低副作用及二次癌变的风险。传统光子或电子放疗时，肿瘤前方组织的辐照剂量高于靶区，而肿瘤后方组织的辐射剂量仍较高，这可能会导致许多并发症或后遗症，从而降低患者生存质量、增加其医疗负担。

质子治疗的发展近年来突飞猛进，在放疗中的应用日渐广泛。理论上，质子束在穿过介质时，在一定深度会产生一个急剧上升的布拉格峰，到达布拉格峰之前只会产生相对少量的辐射，在到达布拉格峰之后辐射便会消失。通过用不同能量的质子束照射介质，可以将一系列展开的布拉格峰定位在介质的预定深度。质子治疗利用剂量学特性可精确地覆盖肿瘤体积，而不损害正常的周围组织，可为前列腺癌患者提供恰当的治疗剂量^[36]。

在日常的临床操作中，放疗科医师需要在实施放疗前便计算好所需的质子治疗剂量，这主要依赖于对患者体内质子射程的评估，目前主要的方法是将常规CT扫描后得到的CT值在霍斯菲尔德查找表（Hounsfield look-up table，HLUT）中进行转换，得到停止功率比（stopping power ratio，SPR）。但是，这些预估质子射程的任何不确定性都可能导致实际辐射剂量不能完全覆盖目标。

由于CT值及SPR由组织的电子云密度决定，而DECT能够区分患者不同组织密度和化学成分的变化，直接获得组织的电子云密度，从而可改善CT值向SPR的转换，其在质子治疗计划中的潜力已日渐显现^[37-38]。

Zhu等^[39]的研究显示，相较于常规CT，DECT对SPR的计算精度明显提高，其最大误差分别为12.8%和2.2%；而在剂量计算中，DECT的最大剂量计算误差仅为1.4%，常规CT则为7.8%。Faller等^[40]发现，DECT对SPR的预测误差及平均偏差也明显小于常规CT（预测误差0.5 mm vs. 1.5 mm，平均偏差0.6% vs. 1.5%），与常规CT相比，其将靶区的剂量预测精度提高了12%~19%。Bär等^[41]指出，DECT在质子束范围预测方面具有较大潜力，与常规CT相比，可将范围不确定性从3.5%降至2%~2.5%。上述研究表明，DECT有助于改善质子治疗计划中对SPR的预测，降低质子束的范围不确定性，从而有望缩小安全边界，降低对周围组织的损伤；但上述研究均是在模体中进行的，无法完全模拟受检者的实际情况。2021年，Berthold等^[42]使用传统HLUT查找表、DECT优化后的HLUT查找表及DECT的DirectSPR算法对5例前列腺癌患者的SPR进行预测，结果发现三者的平均预测精度分别为0.0%±0.5%、0.3%±0.4%和1.8%±0.4%，提示DECT在前列腺癌质子治疗计划中可提升对SPR的预测精度，具有一定的临床应用潜能。

此外，深度学习由于能高度自动化的学习和提取特征、在大规模数据处理及非线性关系建模方面拥有较强的能力，已越来越收到研究者们的青睐。Lee等^[43]使用基于卷积神经网络的深度学习算法与DECT相结合用于预测前列腺癌患者SPR的范围不确定性，结果发现，与传统方法相比，其将不确定性从1.10%降低到0.71%。但相关研究的样本量仍较小，今后需扩大样本量进一步深入研究。

3.   小结与展望

DECT所特有能谱图像及其衍生的多种定量参数在前列腺病变的诊疗方面发挥了重要的作用，具有广阔的应用前景。但目前的研究也存在着一些不足：①大多数研究为单中心、回顾性研究，且样本量较小，研究结论不易推广，未来需开展前瞻性、多中心、大样本研究，以期为临床提供更可靠的影像学依据；②多数研究的ROI为手动测量，可能存在观察者间的偏差，今后需开发半自动或自动的测量工具，实现精准测量、准确诊断；③研究多局限在能谱参数在不同的病变或组织之间的差异中，缺乏与其它成像设备诊断准确性的比较；④目前仍缺乏DECT对前列腺癌疗效评估、侵袭性预测的相关研究，未来需进一步探索。