引言
在乳腺癌诊疗中，术前影像评估是制定个体化治疗方案的重要依据。医生需要借助影像准确判断肿瘤范围、病灶特征及淋巴结状态，但现有乳腺X线摄影、MRI和PET/CT等检查方式各有局限，难以同时满足精准评估需求。
近期，来自
上海交通大学医学院附属瑞金医院严福华教授团队
发表在
《Radiology》
的研究， 系统评估了PCCT在乳腺癌术前分期中的应用价值，并通过与乳腺X线摄影、MRI及PET/CT对比，分析其在肿瘤分期、额外病灶识别及淋巴结评估方面的表现。
本文将围绕研究设计、数据流程及核心结果展开解析，看看PCCT能否成为乳腺癌精准影像评估的新选择。
中文标题：
光子计数CT在乳腺癌术前评估中的表现：与乳腺X线摄影、磁共振成像及18F-FDG PET/CT的比较
发表期刊：
Radiology
发表时间：
2026年9月
影响因子： 17.6
研究背景
乳腺癌术前精准评估关系到手术方案、新辅助治疗选择及预后判断，但现有影像技术往往需要多模态联合应用，存在信息整合不足的问题。因此，研究团队探索了兼顾肿瘤范围、局部侵犯及淋巴结评估能力的新型PCCT影像技术，并与传统影像方式进行了系统比较。
数据与方法
图1.受试者入组、盲法图像分析以及主要统计分析流程图
1️⃣
研究对象：
单中心前瞻性研究，纳入2025年3‑5月超声/钼靶BI‑RADS 4C及以上女性患者126例，均行乳腺MRI、多期增强 PCCT；局部晚期患者加做¹⁸F‑FDG PET/CT。剔除影像检查间隔久、病灶已切除、接受新辅助治疗、图像质量差的病例。
2️⃣
影像评估流程：
4名乳腺影像医师盲法独立阅片，不同模态影像阅片间隔≥2周，消除记忆偏倚，对比各手段病灶及TNM分期判读差异。PCCT采用模拟MRI的俯卧位，执行三期增强扫描。
3️⃣
评价标准：
以手术及穿刺病理为金标准。采用 κ 检验、组内相关系数ICC分析各影像结果一致性，通过灵敏度、特异度等指标评估病灶及淋巴结转移的诊断效能。
结果解读
01
病灶一致性热图
很多人第一反应会发问：CT历来不擅长看乳腺软组织，PCCT真的能看懂乳腺病灶吗？
结果显示，
PCCT与MRI在增强病灶描述方面达到良好至优秀一致性
。
其中病灶类型κ值达到0.83–0.96
，
肿块形态、边缘以及内部强化特点也保持较高一致性
。
对于影像医生而言，这意味着
PCCT不仅能够发现异常区域，还能够进一步提供类似MRI的形态学信息
（图2）
。
图2.阅片者间一致性热图
02
肿块特征对比示例
研究通过典型病例展示发现，
PCCT对于肿块形态、边缘以及强化模式具有较好的显示能力
。换句话说，
PCCT正在突破传统CT“只能看大结构”的限制，逐渐向乳腺精准影像方向靠近
。
从科研角度看，这也为后续影像组学研究提供了新的数据来源——
如果PCCT能够稳定获取高质量影像特征，未来可能进一步结合人工智能模型挖掘隐藏信息
（图3）
。
图3.矢状位MRI和光子计数CT上肿块特征的代表性图像
03
非肿块灶对比示例
乳腺癌并不总表现为一个清晰肿块。部分患者存在非肿块样强化（NME），这类病变边界模糊，也是术前判断难点之一。
研究发现，
PCCT与MRI在NME分布和内部强化模式方面保持较高一致性，其中NME分布κ值达到0.68–0.90
。
这说明
PCCT未来可能不仅用于“看见肿瘤”，还可以帮助医生理解肿瘤生长模式
（
图4）
。
图4.矢状位MRI和光子计数CT的非肿块样强化特征代表性图像
04
微钙化成像对比
任何新技术都有优势，也有边界。本研究发现，
PCCT虽然能够显示部分钙化
，
但仍有约44%的FFDM发现钙化未被PCCT识别
，尤其无定形钙化更容易遗漏。
这就意味着
现阶段PCCT更偏向补足MRI的优势
，并不能取代乳腺 X 线摄影在微钙化筛查中的地位
（图5）
。
图5.
BI‑RADS可疑微钙化在轴位光子计数CT与FFDM的检出及病灶范围对比
05
T/N分期一致性分析
研究中最值得关注的是分期能力。
PCCT与MRI在临床T分期判断中达到优秀一致性，κ值为0.86–0.88，明显优于FFDM与MRI的一致程度
。
更重要的是，在淋巴结转移评估中，
PCCT表现出更高敏感度和准确率
。病理证实淋巴结转移患者中，
PCCT敏感度达到76%–79%，准确率达到82%–87%
。
对于临床来说，这意味着
PCCT未来可能不仅关注乳腺本身
，
也能够帮助医生完成更加完整的术前分期
（图6）
。
图6.全视野数字化乳腺钼靶（FFDM）、MRI、光子计数CT（PCCT）对乳腺癌临床T（cT）和临床N（cN）分期的一致性
研究结论
这项研究说明，PCCT已经具备进入乳腺癌术前评估体系的潜力。它在肿瘤范围判断、病灶识别以及淋巴结评估方面表现突出，但微钙化检测仍需要进一步优化。
未来，如果结合影像组学、深度学习以及多模态数据融合，PCCT可能不仅是一种检查方式，而会成为精准诊疗数据体系中的重要组成部分。
小编有话说
这项研究让小编印象最深的一点，是它并没有停留在“新技术展示”的层面，而是真正围绕临床决策需求展开：PCCT能不能帮助医生更准确判断乳腺癌范围？能不能减少遗漏？能不能辅助制定治疗方案？
从研究设计来看，“新影像技术+多模态比较+病理验证”的研究模式，也为医学影像和生信分析领域提供了很好的参考。未来随着影像组学、人工智能分析以及多模态数据融合的发展，PCCT或许还会释放更多潜力。
对于正在开展医学影像、生物信息学研究的老师而言，这类围绕临床问题设计研究的方法，也值得进一步借鉴。
➤本文为学术论文解读，内容仅供行业交流学习。
