脑肿瘤的精准诊断是后续治疗方案制定的核心前提，而CT成像是临床常用的影像评估手段。但传统CT成像在脑肿瘤病灶细节呈现、组织对比度区分等方面存在局限，尤其在增强扫描中，可能因图像噪声、伪影干扰，导致病灶边界模糊、微小病变遗漏，影响医生对肿瘤性质、范围的准确判断，进而增加后续治疗决策的不确定性。如何通过技术革新提升脑肿瘤CT图像质量，为精准诊断提供更可靠的影像依据，成为脑肿瘤诊疗领域亟待解决的关键问题。

光谱CT深度学习重建技术（Spectral Precise Image）的出现为突破这一困境提供了新方向。该技术依托深度学习算法对光谱CT数据进行优化重建，能够有效降低图像噪声、减少伪影，同时提升组织间的对比度、分辨率，有望更清晰地呈现脑肿瘤病灶的形态特征、血供情况，为医生提供更精准的影像信息。

为科学评估这一技术的临床价值，华中科技大学同济医学院附属协和医院汪晶主任医师团队发起本临床试验，旨在为脑肿瘤精准诊断提供更优质的影像技术支持，助力提升临床诊断效率与准确性。