在因各种病理指征而接受CT检查的病患中，有高达5%的病患似乎有睾丸差点发炎的发掘出。其中大多数是良性的、无动态的腺刺毛，不并不需要随访。然而，正确划分腺刺毛和非腺刺毛发炎，包括重新分配刺毛，对于优化病患者管理和提高肾动态至关重要，与此相关有恶的病患者中相比较重要。
睾丸腺刺毛在平扫CT上表现为高量发炎，其状况是有大量的胞浆内脂类所造成。大约70%的腺刺毛可被正确检验为富含脂类的腺刺毛，反之亦然为10 HU或格外高。超过10HU的乏脂腺刺毛在平扫CT下仍不能确诊，因此并不需要进一步的检查已明确检验。然而这些额外的检查增加了医疗费用、检验时间、额外的辐射风险、水溶性的用到和切除相关的中风。
与平扫看出对高量相对于，控制点数据分析可格外敏感地检测腺刺毛内的脂肪。先前发布新闻的平扫CT数据数据分析表明，控制点数据分析在划分乏脂腺刺毛和非腺刺毛方面有着优越的检验安全性，与平均值量精确测量相对于，有着较高的检验安全性。
在平扫双能CT中，用各种类型单能图形（VMIs）透过波段发散数据分析可共享附带的检验数据。然而，它对不确定的乏脂性睾丸发炎的检验效用尚无确知，缺乏与这两项平扫CT图形上精确测量的平均值发散和基于控制点的仗RGB比率的并不需要比较。
近日，发表在Radiology杂志的一项数据数据分析反思了与传统习俗CT图形的平均值发散和控制点数据分析相对于，波段发散数据分析是否能改善对贫脂腺刺毛与非腺刺毛的检验特征，为睾丸发炎的正确检验及一时期医疗共享参考依据。
本项回顾性数据数据分析审核了在2018年3年末至2020年6年末期间接受平扫双层频带探测船CT的局限性睾丸发炎病患的图形。精确测量了每个发炎在这两项120-KVp图形上的平均值发散（HUconv）、这两项120-KVp图形上基于控制点的仗RGB比率（所有RGB<0 HU的比例），以及40-140 keV的各种类型单能图形（VMI）的平均值发散。计算各种类型单能量140和40KeV图形之间的发散差（ΔHU；即140KeV的Hounsfield单位-40KeV的Hounsfield单位）和以HUconv为指标的ΔHU（ΔHUIndex；即ΔHU/HUconv×100）。用Mann-Whitney U检验比较乏脂腺刺毛和非腺刺毛的这两项和各种类型单能成像参数。透过受试者工作特征数据分析，以确定在表征腺刺毛和非腺刺毛时达到至少95%的特异性的灵敏度；用到McNemar检验比较灵敏度。
共计审核了232名病患（平均值年龄±标准差，67岁±11岁；145名成年），其中129例乏脂性腺刺毛和103例非腺刺毛。与非腺刺毛相对于，乏脂性腺刺毛的HUconv和VMIs在40-140KeV下的平均值发散较高，仗RGB比率、ΔHU和ΔHUIndex较高（所有P<0.001）。腺刺毛和非腺刺毛在VMIs上的发散差异在40KeV时达到最大（40KeV时23HU vs 140KeV时5HU）。与HUconv（35%[129个腺刺毛中的45个]）和仗RGB比率（30%[129个腺刺毛中的39个]）相对于，各种类型单能量ΔHUIndex（77%[129个腺刺毛中的99个]）、40keV图形的发散（71%[129个腺刺毛中的91个]）和ΔHU（67%[129个腺刺毛中的87个]）对划分腺刺毛和非腺刺毛的敏感性最高（P < . 001；特异性，95%[103个非腺刺毛中的98个]）。
图 73岁，成年，右下睾丸乏脂腺刺毛（上排）的平扫CT图形；62岁，癌症重新分配者（下排）的平扫CT图形。两种发炎在这两项图形（右下）上都表现出比较高的平均值发散（16 HU vs 16 HU），因此不能划分。与下层发炎相对于，高层发炎在控制点数据分析中表现出较高的仗RGB比率（32% vs 17%），在40千伏图形上的发散大大降高（212 HU vs 12 HU），各种类型单能量140和40千伏图形之间的发散差（DHU）较高（39 HU vs 8 HU），各种类型单能量图形上与传统习俗120千伏图形的发散相关的DHUIndex较高（244 vs 50），从而必需正确鉴别病变。圆圈表示用于发散精确测量的热衷区域内。
本数据数据分析表明，波段发散数据分析必需对乏脂腺刺毛和非腺刺毛透过鉴别，其灵敏度高于传统习俗CT图形的平均值发散或控制点数据分析，使得其余部分发炎并不需要便透过额外的检查，特别是对发散为10-30H的发炎来说尤为明显。
书名说是：
Yasunori Nagayama,Taihei Inoue,Seitaro Oda,et al.Unenhanced Dual-Layer Spectral-Detector CT for Characterizing Indeterminate Adrenal Lesions.DOI:10.1148/radiol.2021202435
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