PET/CT 正則化重建與非正則化重建對腫瘤病灶定量參數及圖像質量的影響

彭新華，朱研佳，朱 磊，徐文貴

（天津醫科大學腫瘤醫院分子影像與核醫學診療科/國家惡性腫瘤臨床醫學研究中心/天津市“腫瘤防治”重點實驗室/天津市惡性腫瘤臨床醫學研究中心，天津 300060）

正電子發射斷層顯像（positron emission tomography/computed tomography，PET/CT）在腫瘤的診斷、療效評價、復發監測等方面具有獨特優勢[1，2]。從廣泛使用的有序子集最大期望值迭代重建（ordered subset expectation maximization，OSEM）到后來飛行時間技術（time of flight，TOF）、點擴散函數技術（point spread function，PSF）的應用顯著提高了圖像的分辨率、信噪比。目前針對PET 圖像推出的一種最新的算法，即正則化重建算法（block sequential regularized expectation maximization，BSREM/Q.Clear）已經應用于臨床。該算法實現了PET 圖像的完全收斂，抑制圖像噪聲，提高信噪比，提升圖像質量[3]。尤其是對病灶的定量參數如標準化攝取值（standardized uptake value，SUV）的改善，進而可獲取更加精確的病灶代謝水平，在病灶的良惡性診斷、定量分析中具有重要意義。為此，本研究通過對正則化重建方式與非正則化重建方式的PET 圖像進行分析，比較不同重建方式對腫瘤病灶定量參數的差異以及圖像質量方面的影響，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2021 年10 月-12 月于天津醫科大學腫瘤醫院PET/CT 中心進行18F-FDG PET/CT 檢查，并經病理診斷為惡性腫瘤的患者共43 例，其中男19 例，女24 例，年齡40～85 歲，平均年齡（60.93±10.21）歲；體重指數（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，其它類型腫瘤5 例；共計71 個病灶，最大直徑（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 前均已簽署知情同意書，本研究征得我院倫理委員會批準。

1.2 設備與方法 PET/CT 設備采用GE Discovery MI PET/CT，18F-FDG 由天津醫科大學腫瘤醫院PET/CT中心合成，設備采用GE mini trace 回旋加速器，TRACERlab FXFDG 合成器，放化純度＞95%。所有患者檢查前禁食6 h 以上，檢查前測得空腹血糖＜11.1 mmol/L 者經靜脈注射18F-FDG，用量為3.7～4.8 MBq/kg，安靜休息60 min 后行PET/CT 檢查，掃描范圍為頭頂至大腿中段。先行螺旋CT 掃描，掃描電壓120 kV，自動電流140～180 mA，層厚3.75 mm；之后行PET 掃描，掃描范圍為6～8 個床位，每個床位掃描時間1.5 min。采用兩種方式進行PET 圖像重建：非正則化重建（non-Q.Clear）：原始數據重建選擇OSEM+TOF+SharpIR（點擴散函數重建技術，GE Healthcare），子集數16，迭代次數3 次；正則化重建（Q.Clear）：原始數據重建選擇OSEM +TOF +SharpIR+Q.Clear，子集數16，迭代次數3 次，濾波5 mm，β 值350。之后分別與CT 圖像進行融合。

1.3 圖像分析 所有圖像采用GE AW4.6 圖像后處理工作站進行測量和分析。在CT 圖像上測量每個病灶最大直徑（Dmax），之后通過PET VCAR 軟件分別將CT 與兩組不同重建方式的PET 圖像融合。采用固定閾值法，使用42% SUVmax 為閾值進行自動勾畫病灶感興趣區（region of interest，ROI），通過PET VCAR 軟件在兩組圖像上分別對同一病灶進行三維容積分割，自動獲得病灶最大標準化攝取值（maximum standardized uptake value，SUVmax），標準化攝取平均值（mean standardized uptake value，SUVmean）、標準化攝取峰值（peak of standardized uptake value，SUVpeak）、瘦體重校正最大標準化攝取值（maximum standardized uptake values corrected for lean body mass，SULmax）、腫瘤代謝體積（metabolic tumor volume，MTV）、糖酵解總量（total lesion glycolysis，TLG）。在肝右葉避開血管和病灶選取3 cm直徑ROI，由PET VCAR 軟件自動測得肝臟組織標準攝取平均值（SUVmean）、標準差（standard deviation，SD）。通過計算得出兩組圖像對應病灶的病灶信號/本底比值（signal background ratio，SBR），信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）。計算方法：SBR=病灶SUVmax/肝臟SUVmean[4]；SNR=（病灶SUVmean-肝臟SUVmean）/肝臟SD[5]；Q.Clear 組與non-Q.Clear組定量參數差值及變化率公式，如：△SUVmax=Q.Clear SUVmax -non-Q.Clear SUVmax；SUVmax 變化率=[（Q.Clear SUVmax-non-Q.Clear SUVmax）/non-Q.Clear SUVmax）]×100%。

1.4 觀察指標 比較不同重建方式下同一腫瘤病灶SUVmax、SUVmean、SUVpeak、SULmax、MTV、TLG 的差異，分析不同重建方式對腫瘤病灶定量參數的影響；比較不同重建方式下圖像SBR、SNR 的差異進而評價圖像質量；分析不同直徑大小的病灶、不同BMI 患者的病灶定量參數、圖像質量評價指標在不同重建方式下的差異。

1.5 統計學方法 采用SPSS 24.0 統計軟件分析數據，符合正態分布的計量資料采用（±s）表示，采用配對t檢驗，不符合正態分布的計量資料采用[M（P25，P75）]表示，采用配對Wilcoxon 秩和檢驗和Mann-whitneyU非參數檢驗；計數資料采用[n（%）]表示，行χ2檢驗。P＜0.05 表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩種重建方式的病灶定量參數比較 Q.Clear 組SUVmax、SUVmean、SULmax 高于non-Q.Clear 組，Q.Clear 組MTV 低于non-Q.Clear 組，差異有統計學意義（P＜0.05）；Q.Clear 組病灶SBR、SNR 高于non-Q.Clear 組，差異有統計學意義（P＜0.05）；兩組SUVpeak、TLG 比較，差異無統計學意義（P＞0.05），見表1。

表1 兩種重建方式的病灶定量參數比較[±s，M（P25，P75）]

表1 兩種重建方式的病灶定量參數比較[±s，M（P25，P75）]

2.2 不同直徑大小和不同BMI 患者的病灶定量參數差異比較 71 個病灶（n=71）中，Dmax≥10 mm 47個，Dmax＜10 mm 24 個。Dmax≥10 mm 的病灶與Dmax＜10 mm 的病灶△SUVmax、△SUVmean、△SUVpeak、△SULmax、△SBR 比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；Dmax≥10 mm 的病灶和Dmax＜10 mm 的病灶△MTV、△TLG 和△SNR 比較，差異無統計學意義（P＞0.05），見表2；43 例患者中BMI＞25 kg/m2者28 例，共計46 個病灶；BMI≤25 kg/m2的15例，共計25 個病灶，BMI＞25 kg/m2的患者與BMI≤25 kg/m2的患者各病灶定量參數比較，差異無統計學意義（P＞0.05），見表3。

表2 不同直徑大小的病灶定量參數變化比較[M（P25，P75）]

表3 不同BMI 的患者病灶定量參數變化比較[M（P25，P75）]

3 討論

PET/CT 成像結合了具有高解剖精度的CT 圖像和可反映分子層面信息的PET 圖像，在腫瘤診斷、分期、治療計劃和療效監測過程中提供了重要參考價值。PET 圖像的分辨率和定量精度很大程度上受重建方法的影響，目前常用的PET 圖像重建技術主要包括濾波反投影法（filtered back projection，FBP）和迭代法（ordered subsets expectation maximization，OSEM），其中迭代法使用更為廣泛。后來飛行時間技術TOF 及點擴散函數PSF 的應用，改善了PET 圖像的分辨率，顯著提高了圖像的信噪比。隨著PET/CT 硬件以及重建算法的不斷進步，正則化重建方法開始進入臨床應用。傳統的OSEM 算法由于自身限制，為了避免由于過多的噪聲導致圖像質量下降，算法達到收斂之前就已經停止，因此導致了圖像的不均勻收斂以及定量估值出現偏差[6]。正則化算法在OSEM 的基礎上加入了點擴散函數和噪聲控制，相比于OSEM 算法，可以實現對圖像進行完全收斂，并且顯著降低噪聲，提高信噪比[7]，使圖像整體更為細膩，病灶輪廓更為清晰，在原有重建參數基礎上對PET 的各項定量參數以及圖像質量有了不同程度的改變。研究證實[8]，正則化重建算法顯著提升了腫瘤病灶的SUVmax、SUVmean 和SBR，尤其是在小的或相對代謝較低的病灶中提升更為明顯。王旭等[9]對80 例惡性腫瘤患者的206 個病灶的不同重建方式分析結果顯示，正則化重建組病灶SUVmax、SUVmean、SBR 顯著高于非正則化重建組，MTV 顯著低于非正則化重建組，并且在小于10 mm的病灶中，SUVmax 差值、SUVmean 差值、SBR 差值顯著高于大于10 mm 組。國外學者[10]對104 例患者的121 個肺部結節的研究發現，與OSEM 組相比，Q.Clear 組肺結節SUVmax、SBR，SNR 均顯著高于OSEM 組；同時，在直徑小于10 mm 的肺結節中，SUVmax 變化率（92.1%）顯著高于直徑大于10 mm的肺結節（45.3%）。本研究中，Q.Clear 組SUVmax、SUVmean、SBR 高于non-Q.Clear 組，Q.Clear 組病灶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，證實Q.Clear 重建算法對小病灶的定量參數變化影響更大。

有學者[11]對153 個上腹部病變（82 個肝轉移癌和71 個胰腺癌）的研究結果表明，正則化重建方法獲得圖像的質量視覺評分和SUVmax 均顯著高于傳統OSEM 重建圖像。Parvizi N 等[12]對24 例患者的42 處肝轉移灶的分析結果顯示，通過正則化算法重建后病灶平均SUVmax 從8.8 增加到11.6，SBR 從4.0 增加到4.9，SNR 從10.6 增加到13.1，病灶大小與病灶SUVmax 增加的百分比之間呈顯著負相關。本研究顯示，Q.Clear 組相比于non-Q.Clear 組平均SBR 由4.94 增加到5.64，變化率14.17%，平均SNR由13.84 增加到22.21，變化率60.48%，并且在47個Dmax ≥10 mm 的 病 灶 中△SUVmax 低 于24 個Dmax＜10 mm 的病灶。提示臨床診斷中應當注意Q.Clear 重建算法對SUVmax 的提升效能，如根據SUVmax 的數值進行病灶良惡性的判定，淋巴瘤患者Deauville 評分改變等[13]，是對原有的診斷標準和經驗的挑戰，須引起重視。

正則化重建算法降低了腫瘤病灶的MTV。本研究顯示，MTV 在Q.Clear 組低于non-Q.Clear 組。原因主要為正則化重建算法通過完全收斂圖像、降低噪聲的同時抑制PSF 校正的邊緣偽影[14]，因此可以實現更精準的輪廓勾畫，使病灶區域MTV 降低。TLG 為病灶MTV 與SUVmean 的乘積，本研究中Q.Clear 組TLG 與non-Q.Clear 組TLG 顯示未存在差異，原因可能為Q.Clear 對于病灶的SUVmean 普遍提升，而對于病灶的MTV 是減低的，因此二者的乘積變化不明顯導致TLG 無差異，并且本研究中Dmax≥10 mm 的病灶與Dmax＜10 mm 的病灶相比△MTV 及△TLG 亦無差異。

BMI 指數越大，往往對應的圖像噪聲越高。研究表明[15]，正則化重建圖像的肝臟SNR 顯著高于非正則化重建。隨著體重和BMI 的增加，正則化重建圖像的SNR 變化不明顯，而非正則化重建的SNR 出現明顯下降，表明正則化重建在不同BMI 的患者間可以保證SNR 的穩定性，提供較好的圖像質量，而單獨使用OSEM 重建在BMI 較大的患者中會出現SNR 降低，圖像質量變差的情況。本研究中比較了BMI＞25 kg/m2與BMI≤25 kg/m2的患者的所有病灶，未發現SBR 及SNR 的變化差異，可能與BMI 分組差異有關。

β 值即噪聲抑制懲罰因子，是Q.Clear 重建算法的重要參數。有研究顯示[16，17]，正則化重建算法能更好的檢出微小病灶，病灶尺寸大小和檢查部位的不同，β 值的選擇不同。陳煒等[18]認為，選擇不同的β值可影響對不同直徑大小病灶的檢出，β 值越大對小病灶的檢出難度越大，其原因是部分容積效應造成。有學者認為[19]，β 值越高則噪聲抑制越強，但高β值在病灶探測方面并不是最佳設置，采用Q.Clear重建建議選取β 值500～600 較為適合。本研究參考既往18F-FDG 藥物對于腫瘤學圖像的研究報道[13，20]，選取的β 值為350。對于不同原發灶、不同病理類型的腫瘤如何選取最適β 值，以及不同β 值對圖像定量參數、圖像質量的影響可成為將來研究的方向。

綜上所述，正則化重建算法對腫瘤病灶定量參數相比于非正則化重建算法有一定差異，并且對小病灶的定量參數影響較大，應用正則化算法可提升圖像質量。同時需要注意的是，以往的定量參數診斷標準可能需要調整和優化，正則化算法對于不同類型病灶的最佳重建參數還需要在臨床診斷中不斷探索。