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山西医科大学第一医院PET/CT科研成果发表于Scientific Reports杂志

2021-06-02 08:38          核医学 PET CT 辐射成像

基于SiPM PET/CT系统的Q.Clear重建技术对模型和肺小结节半定量准确性影响的评估

 

2021年5月,Nature子刊《Scientific Reports》刊登山西医科大学第一医院核医学科的最新研究,该研究探索基于SiPM数字化 PET/CT Q.Clear重建技术对模型和肺小结节半定量准确性影响的评估。


 

在PET成像中,可靠、准确地计算标准化摄取值(standardized uptake value, SUV)在鉴别诊断、治疗计划和治疗反应等评估方面变得越来越重要,由于常规PET系统有限的空间分辨率所引起的部分容积效应,当病灶小于三倍的系统空间分辨率时,通常会低估SUV值。因此,小病灶在临床上更具挑战性,其可见性和定量准确性有助于改变分期、治疗计划、反应监测和预后评估,这对于临床诊断和治疗非常重要。

山西医科大学第一医院核医学科研究团队通过NEMA模型评估基于SiPM的数字化PET/CT系统上Q.Clear重建的半定量准确性。比较Q.Clear、 OSEM、TOF、TOF-PSF重建算法下,不同小球真实摄取值的恢复系数(recovery coefficient, RC)和对比度恢复系数(contrast recovery, CR)。在临床研究中,对26个病人(20男,6女)的75个肺结节的SUVmax和SUVmean进行了回顾性分析。还评估部分容积效应校正(partial volume effect correction, PVC)在各类重建算法中对SUV值的影响。


 

上图为NEMA模型不同PET重建方法结果。该模型有6个球体(直径10-37 mm),以4:1的球体与背景比填充13.2 kBq/mL氟离子。6个球体(按从10到37 mm的顺序)重建后的平均摄取值(Bq/mL)如下:OSEM为4.12、5.66、6.57、7.52、9.03、9.78、5.36、7.25、8.32、8.77;TOF为9.62、10.24;TOF-PSF为5.76、7.86、8.84、8.96、9.67、10.47;Q.Clear为6.70、9.09、9.54、9.62、10.99、11.15。


 

上图为一个病例使用不同算法重建的肺结节(长轴直径7.2 mm)PET图像。OSEM,TOF,TOF-PSF,Q.Clear重建图像的SUVmax分别为1.93、2.62、3.9、7.28,SUVmean分别为0.99、1.42、1.87、3.46。


 

上图为75个肺结节,使用不同重建方法PET图像的SUVmean和PVC后SUVmean(corr SUVmean)的直方图。经过PVC后,OSEM,TOF,TOF-PSF和Q.Clear的SUVmean增长分别为160.1%,138.4%,116.4%和75.1%。

结果表明:

与其他三种重建方法相比,Q.Clear重建图像显示出最高的RC和CR,这表明Q.Clear重建算法提高了PET成像的半定量准确性,重建结果更接近真正的摄取值。

与其他三种重建方法相比,用Q.Clear算法重建时,观察到SUVmax和SUVmean的显著增加,而亚厘米结节(肺结节最大径<10mm)的SUVmax和SUVmean增加更显著。由此得出,Q.Clear算法对肺小结节的SUV产生更深远的影响,潜在地提升病变可见度和可检测性,尤其是对于亚厘米级病灶。

部分容积效应是影响小病变SUV半定量准确性的另一个影响因素。在本文的模型研究中,计算RC以揭示所测放射性与真实放射性之间的直接关系。然后针对每种重建方法,建立RC值和在CT图像上测量的球体直径之间的关联。建立线性回归模型,并获得回归方程。根据这些方程和在CT图像中测得的结节大小,进行部分容积效应校正,以提高肺结节的SUV测量准确性。

结论:

在本文的模型和临床研究中,Q.Clear重建算法与基于SiPM的数字化PET/CT相结合,显著提高病灶的半定量准确性,特别是对于亚厘米级的肺结节。同时对于小病灶,PVC至关重要。

原文地址:

https://doi.org/10.1038/s41598-021-89725-z

山西医科大学第一医院核医学科始建于1959年,为我国最早建立的核医学科之一,是山西省核医学发源地。科室现年接待诊疗病人近10万人次,包括近2000人次核素治疗、近20000人次的核素检查,以及近5万人次的体外分析。随着核医学科临床业务不断扩增,已经形成了核心脏病学、肿瘤分子影像学、核素靶向治疗及放射性药物质控与研发等四个亚专业。核医学科于2018年新引进了世界最先进的Discovery MI全息数字PET/CT,并联合GE医疗正式启动《Discovery MI临床科研创新合作项目》。




 

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