導語
對佳能醫療而言，RSNA2023堪稱里程碑，其不僅在年會上首發了新型超高端寬體CT：Aquilion ONE/Insight Edition，更展示了其在光子計數CT（簡稱PCCT）領域的11份最新研究成果。
與我們預料一致，自全資收購Redlen——全球最先進的碲鋅鎘(CdZnTe，簡稱CZT)光子計數探測器設計和制造商后，實現了原材料純化、晶體生長及加工、探測器模塊集成等技術全面覆蓋后，佳能醫療顯著加速了光子計數CT研發進程；我們沒想到的是，佳能醫療PCCT臨床研究成果呈井噴式，這意味著其CZT路線PCCT已足夠成熟，有望成為全球第二家正式推出通用光子計數CT的企業。
佳能醫療CT技術演進路線(來自網絡)
1、前景與挑戰并存
自1971年CT發明以來，過去50多年CT技術經歷了翻天覆地的變化，但毫無疑問發展的核心一直是探測器。由于光子計數探測器(PCD)的發展，CT正式由能量積分CT（EID-CT）時代邁向光子計數CT(PCD-CT)時代。
曾有專家說過：CT的未來是磁共振。對此，我們深表贊同，CT的確應該學習磁共振，往更低輻射劑量、更高分辨率、更強功能成像的方向發展。如今，光子計數CT的出現，不僅帶來了超低輻射劑量、零電子噪聲、微米級空間分辨率、多能量成像與超高定量精度，不僅能發現微小、隱匿性病灶，也使其從結構成像更好的邁向功能成像。
不過，我們必須清醒的認識到，盡管光子計數探測器天然的X射線幾何效率探測效率和量子探測效率優勢，但也面臨K-逃逸、電荷共享、脈沖堆積和計數率漂移等技術限制，如K-逃逸、電荷共享與脈沖堆積會帶來頻譜失真、計數率漂移會產生環狀偽影。
我們還應該清醒的意識到，光子計數CT，并不等于光子計數探測器，而是一系列硬件和軟件組合,涵蓋球管、重建算法、數據傳輸系統等等。比如，能量積分CT探測器的物理尺寸約為0.8mm×0.8mm至1mm×1mm，常規CT球管必然無法使PCCT超小探測器單元充分發揮性能，必須要全新超小焦點球管匹配。
因此，由于其廣泛的臨床應用前景，我們要對光子計數CT充滿期待；與此同時，由于其局限性，我們也要對光子計數CT保持慎重，其已經進行了長達數年、十數年的研究，涵蓋材料、算法、設計、臨床試驗等等，直到今天仍在進行中。
因此，我們期待佳能推出的全球第二臺光子計數CT、GE推出的全球第三臺光子計數CT，等我們有選擇的時候再認真選擇。
2、佳能光子計數CT優勢
在光子計數CT領域，目前主要有三種技術路線：以西門子醫療為代表的碲化鎘(CdTe)路線、以佳能醫療為代表的碲鋅鎘(CZT)路線、以GE醫療為代表的深硅(DeepSilicon)路線，恰好也是這三家在PCCT領域也是遙遙領先其他企業。其中，CZT路線最為熱門，有數家CT企業開發碲鋅鎘光子計數CT，不過由于佳能醫療在光子計數CT的全方位布局，使其優勢明顯，并率先落地。
1）在光子計數探測器材料領域，同屬半導體材料的CZT與CdTe相差不大。不過，CZT的優勢在于其在CdTe材料中加入金屬鋅(Zn)，有效提高了探測器提高X射線吸收效率；此外，CZT有更小的密度，但更高的電阻率和禁帶寬度，使其在室溫下性能表現更好。
2）在光子計數探測器設計領域，受制于目前工藝水平，很難同時解決PCCD的電荷共享和脈沖堆積問題。在這方面，佳能醫療憑借優化的像素大小、快速的讀出速度和復雜的建模算法，使其CZT探測器能應對脈沖堆積和電荷共享等的挑戰。
3）在光子計數探測器量產領域，CdTe/CZT對探測器化學原料、生長過程中的化學純度、以及完美晶體結構都有極高的要求，導致生產過程極為復雜。Redlen專有的移動加熱器法(THM)制造工藝成功生長出大尺寸探測器級CZT單晶，使CZT規模化量產變為可能，并有望降低光子計數探測器成本。
4）在光子計數CT整機領域，得益于其0.25mm超高分辨率CT：Aquilion Precision和深度學習重建算法AiCE的技術積累，其0.4×0.5mm超小焦點球管解決了球管和探測器匹配問題，其高速數據采集和傳輸解決了高通量數據傳輸問題，其超分辨率深度學習重建(SR-DLR)解決了光子計數CT的超高分辨率(SHR)成像問題。
佳能醫療光子計數CT優勢
3、佳能PCCT前沿進展
2022年底，佳能醫療在日本國立癌癥中心（NCC）安裝了第一臺基于光子計數CT系統，并啟動了相應臨床研究。同時，通過與業界權威專家緊密合作，不斷積累臨床證據，探索使用PCCT臨床價值。在本屆 RSNA 大會上，我們欣喜地發現，已有11份基于佳能醫療CZT—PCCT的研究報告展示了其在PCCT領域的技術道路上從未停歇。
超高分辨率成像，減小臨床盲區
在本屆 RSNA 的11篇報告中，均提及了佳能醫療PCCT對于圖像空間分辨率的提升：在不同研究中發現，由于佳能CZT-PCCT可實現超高分辨率(super high resolution, SHR)下1024×1024矩陣，0.2mm層厚的成像。佳能PCCT在嚴重鈣化冠脈、冠脈支架、亞毫米級血管、肺癌篩查、脊柱和腹部等部位的成像中均能顯著地提高空間分辨率，圖像可呈現出更細微的組織結構，為醫生提供更為詳細、清晰的影像，助力臨床決策。
比如，在一項冠脈成像研究中[1]，佳能PCCT使圖像分辨率達到了前所未有的水平，與目前業界最高分辨率CT(UHR-CT)：Aquilion Precision相比，其CZT-PCCT在所有輻射劑量水平下PCCT的平均圖像噪聲和密度分辨率均低于UHR-CT，可用于準確描述冠狀動脈鈣化。
CZT-PCCT能顯著提升圖像分辨率(來自RSNA）
更低輻射劑量，成像更安全
除提高圖像分辨率外，11項報告中還提及了關于CZT-PCCT輻射劑量的研究。多個報告顯示，在不同的劑量水平下，佳能醫療 PCCT 圖像始終表現出準確的亨氏單位、更好的穩定性、更低的噪聲水平。這意味著，患者在接受CZT-PCCT檢查時，在保持高質量的圖像，還大幅降低輻射劑量，有效平衡了影像質量和患者安全。
比如，來自Emory University的Amir Pourmorteza教授在他的演講中展示了CZT-PCCT對冠脈支架及其內腔的出色高清顯示能力[2]，并指出CZT-PCCT將CNR(對比度噪聲比)提高了56.5%，將圖像噪聲降低了29.5%，這意味著與傳統能量積分CT相比，CZT-PCCT可使輻射劑量顯著減少49.7%。
Amir Pourmorteza教授在RSNA報告(來自RSNA)
嵌合深度學習重建，提升臨床價值
與以往報道的PCCT不同，佳能醫療PCCT 率先結合深度學習重建算法。在本屆RSNA中，我們也首次看到了佳能醫療PCCT系統采用深度學習重建的報告，利用深度學習重建，有助于在維持高分辨率的情況下進一步降低圖像噪聲，使 PCCT 系統在SHR模式下提供更高的Z軸空間分辨率和更高清晰度的多平面重建圖像。
日本國立癌癥中心的Keiichi Nomura教授和Ken Hirayama教授分享了CZT-PCCT在胸部和腹部掃描中的首次臨床應用經驗。報告共同強調，CZT-PCCT的超高分辨率(SHR)模式掃描顯著提升了圖像的空間分辨率，而結合深度學習重建(DLR)又能有效地抑制圖像噪聲，胸部和腹部的解剖結構呈現也更為清晰，具有提升診斷準確性的潛力。
深度學習重建顯著降低圖像噪聲(來自RSNA)
4、佳能CT生態鏈
本屆RSNA大會上，佳能醫療已證明了基于CZT的光子計數CT展現出更高空間分辨率水平下顯著降低輻射暴露的能力。未來，相信其將繼續與各家權威機構合作，獲得從預防到診斷、再到治療效果和預后評估等各階段的臨床應用經驗。
如今，得益于佳能醫療在寬體探測器、超高分辨率CT和深度學習重建的技術優勢，以及其子公司Redlen在光子計數探測器領域的技術優勢，佳能醫療在CT領域已形成“寬體CT—光子計數-高清分辨-能量成像- -深度學習”互哺的生態鏈，成為未來醫學影像領域引領者。。。
RSNA2023中關于佳能光子計數CT的文獻：
[1] Coronary Artery Calcium Volume Measurement: A Comparison between Photon-Counting CT and Ultra-High-Resolution CT using a Cardiac CT Calibration Phantom
[2] Dose-Efficient Ultra-High-Resolution Imaging of Coronary Stents with a CdZnTe-Based Clinical Prototype Photon-Counting Scanner
[3] Evaluation of a Prototype Photon-counting CT for Pulmonary Imaging using Patient-based Lung Phantoms
[4] High z-axis Resolution Imaging using CZT Based Photon Counting CT Quantitative Study and First Clinical Trial
[5] Super-High-Resolution Abdominal Imaging using CZT based Photon Counting CT with Deep Learning Reconstruction Quantitative Study and First Clinical Impression
[6] Super-High-Resolution Chest Imaging using CZT-Based Photon Counting CT Performance Characterization and First Clinical Trial S1-SSCH01-3
[7] CT Imaging of Lung Cancer Exploring the Clinical Potential of CZT-based Photon Counting Detector CT
[8] Developed Photon Counting Detector CT Comparison with an Energy Integrating CT in a Vessel Phantom Model
[9] Improving Spatial Resolution at Coronary CT Angiography on Photon-counting Detector CT A Structured Phantom Study
[10] Noise Reduction at Coronary CT Angiography with Photon-counting Detector CT A Structured Phantom Study
[11] Technical Performance Comparison of Super Resolution Deep Learning Reconstruction Algorithm on a Wide Area, Conventional Energy-Integrating Detector
