PET/CT,正则化重建与非正则化重建对肿瘤病灶定量参数及图像质量的影响
时间：2023-06-13 14:40:28 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
彭新华，朱研佳，朱 磊，徐文贵
（天津医科大学肿瘤医院分子影像与核医学诊疗科/国家恶性肿瘤临床医学研究中心/天津市“肿瘤防治”重点实验室/天津市恶性肿瘤临床医学研究中心，天津 300060）
正电子发射断层显像（positron emission tomography/computed tomography，PET/CT）在肿瘤的诊断、疗效评价、复发监测等方面具有独特优势[1，2]。从广泛使用的有序子集最大期望值迭代重建（ordered subset expectation maximization，OSEM）到后来飞行时间技术（time of flight，TOF）、点扩散函数技术（point spread function，PSF）的应用显著提高了图像的分辨率、信噪比。目前针对PET 图像推出的一种最新的算法，即正则化重建算法（block sequential regularized expectation maximization，BSREM/Q.Clear）已经应用于临床。该算法实现了PET 图像的完全收敛，抑制图像噪声，提高信噪比，提升图像质量[3]。尤其是对病灶的定量参数如标准化摄取值（standardized uptake value，SUV）的改善，进而可获取更加精确的病灶代谢水平，在病灶的良恶性诊断、定量分析中具有重要意义。为此，本研究通过对正则化重建方式与非正则化重建方式的PET 图像进行分析，比较不同重建方式对肿瘤病灶定量参数的差异以及图像质量方面的影响，现报道如下。
1.1 一般资料 回顾性分析2021 年10 月-12 月于天津医科大学肿瘤医院PET/CT 中心进行18F-FDG PET/CT 检查，并经病理诊断为恶性肿瘤的患者共43 例，其中男19 例，女24 例，年龄40～85 岁，平均年龄（60.93±10.21）岁；
体重指数（BMI）15.66～36.21 kg/m2，平均BMI（26.01±4.40）kg/m2。43 例患者中肺癌23 例，乳腺癌11 例，淋巴瘤4 例，其它类型肿瘤5 例；
共计71 个病灶，最大直径（Dmax）6.90～45.00 mm，平均Dmax（18.37±10.59）mm。本研究所有患者行18F-FDG PET/CT 前均已签署知情同意书，本研究征得我院伦理委员会批准。
1.2 设备与方法 PET/CT 设备采用GE Discovery MI PET/CT，18F-FDG 由天津医科大学肿瘤医院PET/CT中心合成，设备采用GE mini trace 回旋加速器，TRACERlab FXFDG 合成器，放化纯度＞95%。所有患者检查前禁食6 h 以上，检查前测得空腹血糖＜11.1 mmol/L 者经静脉注射18F-FDG，用量为3.7～4.8 MBq/kg，安静休息60 min 后行PET/CT 检查，扫描范围为头顶至大腿中段。先行螺旋CT 扫描，扫描电压120 kV，自动电流140～180 mA，层厚3.75 mm；
之后行PET 扫描，扫描范围为6～8 个床位，每个床位扫描时间1.5 min。采用两种方式进行PET 图像重建：非正则化重建（non-Q.Clear）：原始数据重建选择OSEM+TOF+SharpIR（点扩散函数重建技术，GE Healthcare），子集数16，迭代次数3 次；
正则化重建（Q.Clear）：原始数据重建选择OSEM +TOF +SharpIR+Q.Clear，子集数16，迭代次数3 次，滤波5 mm，β 值350。之后分别与CT 图像进行融合。
1.3 图像分析 所有图像采用GE AW4.6 图像后处理工作站进行测量和分析。在CT 图像上测量每个病灶最大直径（Dmax），之后通过PET VCAR 软件分别将CT 与两组不同重建方式的PET 图像融合。采用固定阈值法，使用42% SUVmax 为阈值进行自动勾画病灶感兴趣区（region of interest，ROI），通过PET VCAR 软件在两组图像上分别对同一病灶进行三维容积分割，自动获得病灶最大标准化摄取值（maximum standardized uptake value，SUVmax），标准化摄取平均值（mean standardized uptake value，SUVmean）、标准化摄取峰值（peak of standardized uptake value，SUVpeak）、瘦体重校正最大标准化摄取值（maximum standardized uptake values corrected for lean body mass，SULmax）、肿瘤代谢体积（metabolic tumor volume，MTV）、糖酵解总量（total lesion glycolysis，TLG）。在肝右叶避开血管和病灶选取3 cm直径ROI，由PET VCAR 软件自动测得肝脏组织标准摄取平均值（SUVmean）、标准差（standard deviation，SD）。通过计算得出两组图像对应病灶的病灶信号/本底比值（signal background ratio，SBR），信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）。计算方法：SBR=病灶SUVmax/肝脏SUVmean[4]；
SNR=（病灶SUVmean-肝脏SUVmean）/肝脏SD[5]；
Q.Clear 组与non-Q.Clear组定量参数差值及变化率公式，如：△SUVmax=Q.Clear SUVmax -non-Q.Clear SUVmax；
SUVmax 变化率=[（Q.Clear SUVmax-non-Q.Clear SUVmax）/non-Q.Clear SUVmax）]×100%。
1.4 观察指标 比较不同重建方式下同一肿瘤病灶SUVmax、SUVmean、SUVpeak、SULmax、MTV、TLG 的差异，分析不同重建方式对肿瘤病灶定量参数的影响；
比较不同重建方式下图像SBR、SNR 的差异进而评价图像质量；
分析不同直径大小的病灶、不同BMI 患者的病灶定量参数、图像质量评价指标在不同重建方式下的差异。
1.5 统计学方法 采用SPSS 24.0 统计软件分析数据，符合正态分布的计量资料采用（±s）表示，采用配对t检验，不符合正态分布的计量资料采用[M（P25，P75）]表示，采用配对Wilcoxon 秩和检验和Mann-whitneyU非参数检验；
计数资料采用[n（%）]表示，行χ2检验。P＜0.05 表示差异有统计学意义。
2.1 两种重建方式的病灶定量参数比较 Q.Clear 组SUVmax、SUVmean、SULmax 高于non-Q.Clear 组，Q.Clear 组MTV 低于non-Q.Clear 组，差异有统计学意义（P＜0.05）；
Q.Clear 组病灶SBR、SNR 高于non-Q.Clear 组，差异有统计学意义（P＜0.05）；
两组SUVpeak、TLG 比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。
表1 两种重建方式的病灶定量参数比较[±s，M（P25，P75）]
表1 两种重建方式的病灶定量参数比较[±s，M（P25，P75）]
2.2 不同直径大小和不同BMI 患者的病灶定量参数差异比较 71 个病灶（n=71）中，Dmax≥10 mm 47个，Dmax＜10 mm 24 个。Dmax≥10 mm 的病灶与Dmax＜10 mm 的病灶△SUVmax、△SUVmean、△SUVpeak、△SULmax、△SBR 比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；
Dmax≥10 mm 的病灶和Dmax＜10 mm 的病灶△MTV、△TLG 和△SNR 比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表2；
43 例患者中BMI＞25 kg/m2者28 例，共计46 个病灶；
BMI≤25 kg/m2的15例，共计25 个病灶，BMI＞25 kg/m2的患者与BMI≤25 kg/m2的患者各病灶定量参数比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表3。
表2 不同直径大小的病灶定量参数变化比较[M（P25，P75）]
表3 不同BMI 的患者病灶定量参数变化比较[M（P25，P75）]
PET/CT 成像结合了具有高解剖精度的CT 图像和可反映分子层面信息的PET 图像，在肿瘤诊断、分期、治疗计划和疗效监测过程中提供了重要参考价值。PET 图像的分辨率和定量精度很大程度上受重建方法的影响，目前常用的PET 图像重建技术主要包括滤波反投影法（filtered back projection，FBP）和迭代法（ordered subsets expectation maximization，OSEM），其中迭代法使用更为广泛。后来飞行时间技术TOF 及点扩散函数PSF 的应用，改善了PET 图像的分辨率，显著提高了图像的信噪比。随着PET/CT 硬件以及重建算法的不断进步，正则化重建方法开始进入临床应用。传统的OSEM 算法由于自身限制，为了避免由于过多的噪声导致图像质量下降，算法达到收敛之前就已经停止，因此导致了图像的不均匀收敛以及定量估值出现偏差[6]。正则化算法在OSEM 的基础上加入了点扩散函数和噪声控制，相比于OSEM 算法，可以实现对图像进行完全收敛，并且显著降低噪声，提高信噪比[7]，使图像整体更为细腻，病灶轮廓更为清晰，在原有重建参数基础上对PET 的各项定量参数以及图像质量有了不同程度的改变。研究证实[8]，正则化重建算法显著提升了肿瘤病灶的SUVmax、SUVmean 和SBR，尤其是在小的或相对代谢较低的病灶中提升更为明显。王旭等[9]对80 例恶性肿瘤患者的206 个病灶的不同重建方式分析结果显示，正则化重建组病灶SUVmax、SUVmean、SBR 显著高于非正则化重建组，MTV 显著低于非正则化重建组，并且在小于10 mm的病灶中，SUVmax 差值、SUVmean 差值、SBR 差值显著高于大于10 mm 组。国外学者[10]对104 例患者的121 个肺部结节的研究发现，与OSEM 组相比，Q.Clear 组肺结节SUVmax、SBR，SNR 均显著高于OSEM 组；
同时，在直径小于10 mm 的肺结节中，SUVmax 变化率（92.1%）显著高于直径大于10 mm的肺结节（45.3%）。本研究中，Q.Clear 组SUVmax、SUVmean、SBR 高于non-Q.Clear 组，Q.Clear 组病灶SUVmax 提升12.97%，SUVmean 提升13.04%，SBR提升14.17%；
并且在Dmax ＜10 mm 的病灶中，△SUVmax、△SUVmean、△SULmax 高于Dmax ≥10 mm 的病灶，证实Q.Clear 重建算法对小病灶的定量参数变化影响更大。
有学者[11]对153 个上腹部病变（82 个肝转移癌和71 个胰腺癌）的研究结果表明，正则化重建方法获得图像的质量视觉评分和SUVmax 均显著高于传统OSEM 重建图像。Parvizi N 等[12]对24 例患者的42 处肝转移灶的分析结果显示，通过正则化算法重建后病灶平均SUVmax 从8.8 增加到11.6，SBR 从4.0 增加到4.9，SNR 从10.6 增加到13.1，病灶大小与病灶SUVmax 增加的百分比之间呈显著负相关。本研究显示，Q.Clear 组相比于non-Q.Clear 组平均SBR 由4.94 增加到5.64，变化率14.17%，平均SNR由13.84 增加到22.21，变化率60.48%，并且在47个Dmax ≥10 mm 的 病 灶 中△SUVmax 低 于24 个Dmax＜10 mm 的病灶。提示临床诊断中应当注意Q.Clear 重建算法对SUVmax 的提升效能，如根据SUVmax 的数值进行病灶良恶性的判定，淋巴瘤患者Deauville 评分改变等[13]，是对原有的诊断标准和经验的挑战，须引起重视。
正则化重建算法降低了肿瘤病灶的MTV。本研究显示，MTV 在Q.Clear 组低于non-Q.Clear 组。原因主要为正则化重建算法通过完全收敛图像、降低噪声的同时抑制PSF 校正的边缘伪影[14]，因此可以实现更精准的轮廓勾画，使病灶区域MTV 降低。TLG 为病灶MTV 与SUVmean 的乘积，本研究中Q.Clear 组TLG 与non-Q.Clear 组TLG 显示未存在差异，原因可能为Q.Clear 对于病灶的SUVmean 普遍提升，而对于病灶的MTV 是减低的，因此二者的乘积变化不明显导致TLG 无差异，并且本研究中Dmax≥10 mm 的病灶与Dmax＜10 mm 的病灶相比△MTV 及△TLG 亦无差异。
BMI 指数越大，往往对应的图像噪声越高。研究表明[15]，正则化重建图像的肝脏SNR 显著高于非正则化重建。随着体重和BMI 的增加，正则化重建图像的SNR 变化不明显，而非正则化重建的SNR 出现明显下降，表明正则化重建在不同BMI 的患者间可以保证SNR 的稳定性，提供较好的图像质量，而单独使用OSEM 重建在BMI 较大的患者中会出现SNR 降低，图像质量变差的情况。本研究中比较了BMI＞25 kg/m2与BMI≤25 kg/m2的患者的所有病灶，未发现SBR 及SNR 的变化差异，可能与BMI 分组差异有关。
β 值即噪声抑制惩罚因子，是Q.Clear 重建算法的重要参数。有研究显示[16，17]，正则化重建算法能更好的检出微小病灶，病灶尺寸大小和检查部位的不同，β 值的选择不同。陈炜等[18]认为，选择不同的β值可影响对不同直径大小病灶的检出，β 值越大对小病灶的检出难度越大，其原因是部分容积效应造成。有学者认为[19]，β 值越高则噪声抑制越强，但高β值在病灶探测方面并不是最佳设置，采用Q.Clear重建建议选取β 值500～600 较为适合。本研究参考既往18F-FDG 药物对于肿瘤学图像的研究报道[13，20]，选取的β 值为350。对于不同原发灶、不同病理类型的肿瘤如何选取最适β 值，以及不同β 值对图像定量参数、图像质量的影响可成为将来研究的方向。
综上所述，正则化重建算法对肿瘤病灶定量参数相比于非正则化重建算法有一定差异，并且对小病灶的定量参数影响较大，应用正则化算法可提升图像质量。同时需要注意的是，以往的定量参数诊断标准可能需要调整和优化，正则化算法对于不同类型病灶的最佳重建参数还需要在临床诊断中不断探索。
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