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18F-FDG PET/CT貝葉斯正則化似然重建算法對(duì)腫瘤定量參數(shù)的影響

2021-11-24 11:24許莎莎杜曉光韓星敏
關(guān)鍵詞:明顯提高差值定量

王 旭,許莎莎,王 卓,杜曉光,韓星敏

(鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科 河南省分子影像醫(yī)學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河南 鄭州 450052)

18F-FDG PET/CT顯像對(duì)于診斷腫瘤及制定治療決策具有越來越重要的作用。PET/CT圖像重建技術(shù)不斷發(fā)展,其中的迭代重建算法中飛行時(shí)間(time of flight,TOF)及點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(point spread function,PSF)可明顯提高PET診斷效能[1-2]。貝葉斯正則化似然(Bayesian penalized likelihood,BPL)重建算法是目前最新的用于數(shù)字化PET/CT的重建技術(shù),現(xiàn)已逐漸用于相關(guān)腫瘤研究[3-4]。相比傳統(tǒng)PET,數(shù)字化PET可明顯改善圖像質(zhì)量,顯著提高腫瘤標(biāo)準(zhǔn)攝取值(standard uptake value,SUV)和信噪比(signal noise ratio,SNR)[5]。本研究觀察BPL重建算法對(duì)惡性腫瘤病灶18F-FDG PET/CT定量參數(shù)的影響。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性分析2020年4月—6月80例于鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院接受PET/CT檢查的原發(fā)惡性腫瘤患者,男33例,女47例,年齡10~89歲,平均(61.2±11.5)歲;均經(jīng)病理學(xué)證實(shí)診斷,包括53例肺癌、9例淋巴瘤及18例其他腫瘤,共206個(gè)病灶。檢查前患者或家屬均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 囑患者檢查前空腹6 h以上,控制其空腹血糖<11 mmol/L。經(jīng)肘靜脈注射18F-FDG(本院制備,放射化學(xué)純度≥95%)4.44 MBq/kg體質(zhì)量后,囑患者平靜休息60 min。采用GE Discovery MI PET/CT掃描儀,囑患者仰臥,行PET/CT顯像,管電壓120 kV,自動(dòng)毫安電流(100~160 mA),噪聲系數(shù)13,層厚3.75 mm,掃描范圍自顱底至大腿上部,每個(gè)床位1.5 min,頭部單獨(dú)掃描一個(gè)床位2.5 min。分別采用TOF+PSF(非BPL組,3次迭代,16個(gè)子集,5 mm標(biāo)準(zhǔn)濾波器)及TOF+PSF+BPL(BPL組,懲罰因子β為450,TOF+PSF參數(shù)同上)2種算法重建圖像。

1.3 圖像分析 采用AW4.6工作站,系統(tǒng)以42% SUVmax為分割閾值自動(dòng)勾畫腫瘤病灶ROI,根據(jù)病灶直徑將其分為<10 mm組(n=84)及≥10 mm組(n=122);測(cè)量代謝參數(shù),包括最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值(maximum standard uptake value,SUVmax)及平均標(biāo)準(zhǔn)攝取值(mean standard uptake value,SUVmean)及體積參數(shù),即腫瘤代謝體積(metabolic tumor volume,MTV);于肝臟右葉測(cè)量直徑3 cm球形ROI的SUVmean,計(jì)算信號(hào)/本底比值(signal background ratio,SBR),SBR=病灶SUVmax/肝臟SUVmean。分別計(jì)算不同重建算法下定量參數(shù)的差值,如SUVmax差值=BPL組SUVmax-非BPL組SUVmax。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以頻數(shù)表示計(jì)數(shù)資料,行χ2檢驗(yàn);以±s表示符合正態(tài)分布的計(jì)量資料,行配對(duì)t檢驗(yàn);以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料,行Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

BPL組病灶SUVmax、SUVmean及SBR均明顯高于非BPL組(P均<0.05);BPL組病灶MTV明顯低于非BPL組(P<0.05),見表1。BPL組PET圖像質(zhì)量?jī)?yōu)于非BPL組(圖1~3)。

表1 不同重建算法下惡性腫瘤18F-FDG定量參數(shù)比較(n=206)

圖1 患者女,60歲,左肺上葉腺癌 A.基于TOF+PSF+BPL算法于18F-FDG PET圖像勾畫病灶ROI,直徑43.2 mm,SUVmax及SUVmean分別為24.98及15.39;B.基于TOF+PSF算法,病灶直徑43.2 mm,SUVmax及SUVmean分別為23.79及14.66

直徑<10 mm組與≥10 mm組患者性別及年齡差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05);<10 mm組SUVmax、SUVmean及SBR差值均明顯大于≥10 mm組(P均<0.05);組間MTV差值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),見表2。

表2 不同大小惡性腫瘤18F-FDG定量參數(shù)比較

3 討論

目前有序子集最大期望值(ordered subsets expectation maximization,OSEM)算法廣泛用于重建PET圖像,但背景噪聲會(huì)隨著迭代次數(shù)增加而增加;為防止因噪聲過高而無法增加迭代次數(shù),TOF和PSF重建技術(shù)在OSEM算法基礎(chǔ)上部分提高了PET圖像質(zhì)量及分辨率[6-7],但迭代次數(shù)仍停留于2~5次,導(dǎo)致PET圖像未達(dá)到完全收斂,降低了圖像質(zhì)量和定量準(zhǔn)確性。BPL重建技術(shù)在增加迭代次數(shù)的同時(shí)加入了獨(dú)有的基于相鄰體素的方差實(shí)現(xiàn)的噪聲抑制函數(shù)[8],所獲定量參數(shù)更為準(zhǔn)確,圖像分辨率更高。

圖2 患者男,34歲,霍奇金淋巴瘤 A.基于TOF+PSF+BPL算法于18F-FDG PET圖像勾畫病灶ROI,直徑5.2 mm,MTV為0.04 cm3;B.基于TOF+PSF算法,病灶直徑5.2 mm,MTV為0.43 cm3

圖3 患者女,44歲,霍奇金淋巴瘤 A.基于TOF+PSF+BPL算法重建的冠狀位PET圖像;B.基于TOF+PSF算法重建的冠狀位PET圖像

TEOH等[9-11]發(fā)現(xiàn),采用BPL算法可明顯提高惡性孤立肺結(jié)節(jié)、非小細(xì)胞肺癌縱隔轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)及結(jié)直腸癌肝臟轉(zhuǎn)移灶的SNR及SBR。REYNéS-LLOMPART等[12]的結(jié)果也證實(shí)BPL重建算法能提供更準(zhǔn)確的定量參數(shù);且認(rèn)為臨床肺小結(jié)節(jié)的SUVmax及SUVmean明顯提高而代謝體積變化不明顯,可能與病灶較小有關(guān)。TEOH等[9]報(bào)道,BPL算法在提高18F-FDG高代謝病灶SUV的同時(shí)并不改變本底組織的代謝參數(shù),使得腫瘤SBR明顯提高,可真正提高圖像質(zhì)量,最終提高病灶檢出率。但既往研究[9-10]顯示BPL算法并未明顯提高鑒別良、惡性病灶的效能,惡性病灶可能呈18F-FDG低攝取,而良性病灶可能呈18F-FDG高攝取,二者表現(xiàn)存在重疊,提示18F-FDG PET/CT診斷腫瘤性質(zhì)的特異性不足;而BPL算法的價(jià)值在于可為臨床提供更佳的病灶可視化效果及更準(zhǔn)確的定量參數(shù)。

另一方面,BPL算法在提高腫瘤病灶SBR的同時(shí)也給臨床實(shí)踐造成一定困擾。BARRINGTON等[13]通過視覺比較淋巴瘤病變與縱隔、肝臟本底攝取情況,以評(píng)估臨床治療效果,由于BPL顯著提高病灶SUVmax而對(duì)肝臟本底無明顯影響,可能導(dǎo)致高估總體腫瘤負(fù)荷,這意味著以往的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可能不再適用于以包含BPL的重建算法獲得的圖像。本研究觀察80例確診腫瘤患者206個(gè)惡性病灶的18F-FDG PET/CT顯像,結(jié)果顯示聯(lián)合BPL重建算法較TOF+PSF算法可明顯提高包括SUVmax、SUVmean和SBR在內(nèi)的腫瘤攝取參數(shù),提示采用BPL重建時(shí),應(yīng)適當(dāng)上調(diào)SUV鑒別良、惡性腫瘤的診斷閾值[14]。

PARVIZI等[15]評(píng)價(jià)42個(gè)肝轉(zhuǎn)移癌,直徑范圍6~86 mm,平均25 mm,基于BPL算法MTV為16.3 ml(0.7~110.4 ml),明顯低于基于OSEM算法的21.5 ml(1.5~143.4 ml)。VALLOT等[4]針對(duì)多種腫瘤的臨床研究顯示,BPL組61.8%腫瘤病灶的MTV低于OSEM組,本研究結(jié)果與之相符。采用OSEM算法重建圖像往往導(dǎo)致高估MTV,尤其是小病灶和低SUVmax病灶,邊緣可見模糊效應(yīng)[16]。BPL重建算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)腫瘤病灶的全收斂[17],通過懲罰因子β增加相鄰像素間的相對(duì)差異,在保持病灶邊緣清晰的同時(shí)使圖像呈現(xiàn)最優(yōu)對(duì)比度和重建分辨率;且勾畫病灶ROI時(shí)以42% SUVmax為閾值,在很大程度上取決于SUVmax的準(zhǔn)確度。

本研究中直徑<10 mm組病灶的SUVmax、SUVmean及SBR差值均明顯大于≥10 mm組,原因可能在于PET顯像中,小病灶受部分容積效應(yīng)的影響更為明顯,其SUV易被低估,BPL算法可提高SUV測(cè)值[18];<10 mm組MTV差值大于≥10 mm組,但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可能因BPL對(duì)不同大小病灶的收斂作用不同,對(duì)直徑<10 mm病灶收斂作用較為明顯[9],避免了來自PSF建模的小病灶邊緣的吉布斯偽影[8],有待進(jìn)一步證實(shí)。既往基于BPL的肺結(jié)節(jié)研究[19-20]曾采用不同水平的懲罰因子值β=150/350,結(jié)果均證實(shí)BPL可提高腫瘤病灶的SUV。REYNéS-LLOMPART等[12]提出以18F-FDG行全身掃描的最佳β值為300~400,采集大腦圖像的最佳β值為150~250;隨β值增加,代表量化信號(hào)能力的對(duì)比度恢復(fù)系數(shù)及SNR均明顯提高,直至達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)(β>500)。SCOOT等[20]的結(jié)果表明,以90Y進(jìn)行圖像采集的最佳β值為4 000;而CHAUVIE等[21]發(fā)現(xiàn),對(duì)于68Ga-PSMA,最佳β值為400~550。為獲得最佳圖像質(zhì)量及更準(zhǔn)確的定量參數(shù),行BPL重建時(shí),需針對(duì)所用放射性藥物及檢查部位設(shè)置最佳β值。但本研究?jī)H分析了β值為450時(shí)BPL算法重建對(duì)定量參數(shù)的影響,且由于病例數(shù)有限,未能按病理類型進(jìn)一步分組分析,有待完善。

綜上,BPL可提高腫瘤SUV,尤其對(duì)于直徑<10 mm病灶;基于BPL算法重建圖像鑒別診斷良、惡性腫瘤時(shí),應(yīng)上調(diào)SUV閾值。

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