静态扫描协议下的动态FDG PET成像技术研究

叶 青，姚树林，吕振雷，刘亚强，马天予*

（1．清华大学工程物理系，北京 100084；2．清华大学粒子技术与辐射成像教育部重点实验室，北京100084；3.解放军总医院第一医学中心核医学科，北京 100853）

0 引言

动态PET成像是一种先进的成像技术，建立在药物代谢动力学[1]的理论上，可以更好地发挥PET功能性成像的特点。动态扫描的过程通常是：患者先躺在扫描床上，保持静止不动，医生将导管（此导管也可用来采集血液样品，用于获取动态分析中的血浆输入函数）插入患者体内，在开始扫描的同时进行放射性药物的注射。为了扫描的重复性、安全性和准确性，在条件允许的情况下，按照设定好的注射计划，通过静脉注射泵或类似设备注入药物[2]。在长时间的扫描后，获得多帧图像，分析各帧的变化可以估计药物代谢的程度。与传统静态PET成像技术相比，动态PET成像药物摄入和停留的过程可以更好地表现出来。动态分析得到的动态代谢参数可以更直接地反映药物代谢水平及细胞组织的健康水平。

然而，动态PET成像技术在临床上还未广泛应用，主要受到扫描协议的制约。动态成像长时间地扫描一方面增加了患者精神和身体上的负担，另一方面增大了运动伪影产生的可能性。采集患者血液样品，分析获得血浆输入函数，是一种较通用的动态成像技术，但这一过程对技术设备和技术人员的要求很高。动脉采血是侵入式的，存在操作者接触放射线及患者感染、出血和形成血栓的风险，对人的伤害较大[3]。此外，动态扫描还存在数据量大、分析处理复杂等问题。各种硬件软件条件的限制，尤其是扫描时间长和采血困难，使得动态PET成像技术在临床上难以推广。

缩短扫描时间的方法有2种：一种是从注射时刻开始扫描约20 min，采用支持向量机算法预测20 min之后的时间-活度曲线[4]。该方法对噪声较为敏感，不能发挥Patlak分析在后期才能达到的线性优势。另一种是扫描时间从注射FDG药物一段时间之后开始。注射之后60～90 min的短时间扫描被证实具有可行性[5]，但对此方法还需要做进一步的研究比较。

综上，本文提出了一种简化的扫描协议，针对动态FDGPET成像，采用基于模板的血浆输入函数（population-basedinputfunction，PBIF），缩短采集时间，实现静态扫描协议下的动态FDG PET成像。该方法在基于感兴趣区的分析中验证了可行性[6]。本次研究针对基于体素的分析，获取了PBIF，开发了间接和直接图像重建的平台，应用于模拟数据和动物试验数据上，验证了该扫描协议的可行性，取得了较好的结果。现报道如下。

1 资料与方法

1.1 资料

本次的研究对象为大鼠。模仿大鼠的结构，建立用于蒙特卡罗模拟的简化模型。如图1所示，该模型由主体、感兴趣区和血浆输入函数获得区3个部分组成。主体为圆柱形，感兴趣区和血浆输入函数获得区为球形。其中感兴趣区用来模拟大鼠的心肌部分。

动物试验选用6周龄雄性SD1大鼠。采用的试验设备为北京永新医疗设备有限公司的InliView 3000A多模态小动物成像系统。

图1 模拟大鼠的简化模型横截面

1.2 方法

如图2所示，本文提出的动态简化扫描协议是在患者注射FDG药物之后，休息一段时间进行较短时间的PET扫描，再对扫描数据进行基于体素的动态分析。决定该扫描协议的2个参数分别是扫描持续时间（T）和扫描开始时间（t*）。

图2 简化的动态扫描协议示意图

基于体素的动态分析主要分为间接重建和直接重建2种方法[7]。间接重建是对各帧图像分别重建，再对每一个体素的时间-活度曲线进行药物代谢动力学分析。本研究中，图像重建采用有序子集-最大期望（ordered subsets expectation maximization，OSEM）重建算法，子集数为10个。针对FDG的代谢动力学特征，采用Patlak线性分析方法计算代谢参数Ki和V[8-9]。直接重建方法是从采集到的数据直接计算得到代谢参数图像，结合了图像重建和Patlak分析方法。为了加快重建收敛速度，选用嵌套迭代算法[10]，对多帧动态图像和代谢参数图像分别迭代计算，具体迭代过程如图3所示。多帧动态图像的更新为外部迭代，代谢参数图像的更新为嵌套的内部次级迭代，一次外部迭代中的内部次级迭代次数为20次[11]。

缩短扫描时间后，用于药物代谢动力学分析的血浆输入函数无法从血液样品或者图像中完整获得。由于缺少刚注射药物之后的信息，血浆输入函数无法建立起来。因此，我们采用PBIF来替代血液取样。

对于一些特定的放射性药物，如FDG等，应用相似注射方案的患者或健康志愿者，血浆输入函数的曲线形状非常相似。因此，这些血浆输入函数可以整合为一个数据库，从中提取PBIF。提取过程包括对血浆输入函数的拟合、标准化和平均化[12]。PBIF与采集血液样品比较，过程更简单、可操作性强，并且适用于短时间的简化扫描协议。

图3 直接重建嵌套迭代示意图

将PBIF应用于一个新的对象时，需要对其进行缩放调整。直接重建中更新代谢参数图像的过程是线性的，因此缩放系数可以作用于输入函数，也可以作用于参数图像，结果是等价的，该等价公式如下所示：

在本研究提出的简化扫描协议中，短时间的扫描只能得到部分时间段的图像。通过在图像中划取感兴趣区域，如左心室等，可以获得研究对象的血浆输入函数，即基于图像的血浆输入函数（image-derived input function，IDIF）。缩放系数的计算需要比较IDIF和PBIF，需要建立在多帧图像的基础上。因此，将缩放系数作用于参数图像，避免多帧图像的重复计算。整个直接重建的流程如图4所示，主要分为2个步骤：（1）应用PBIF进行直接图像重建，获得未缩放的代谢参数图像；（2）对代谢参数图像进行缩放，获得准确的定量结果。

1.3 试验

1.3.1 模拟试验

对大鼠模型各部分设定代谢参数和血浆输入函数，即可得到该模型在不同时间帧的真实图像。血浆输入函数获得区的图像值即为设定的输入函数，由真实的大鼠实验数据提取IDIF获得。主体和感兴趣区的图像值由该输入函数下房室模型计算得到。主体和感兴趣区的Ki真实值分别为0.001和0.05 ml·min-1·cm-3。将真实图像放入多模态小动物成像系统进行前投影，叠加泊松噪声，获得模拟数据。对模拟数据应用PBIF进行间接和直接的动态分析，这里PBIF是从文献中获取的[13]。研究比较2种不同时长和不同开始时刻的扫描协议（20～90和60～90 min）。

图4 应用PBIF直接重建流程示意图

1.3.2 动物试验

动物试验选用6周龄雄性SD1大鼠，实验前一晚大鼠禁食禁水，开始采集前4h恢复供水供食。对麻醉的大鼠注射0.7 mCi FDG药物，注射药物的同时开始PET扫描，扫描时间约为90 min。PBIF同样是从文献中获得[13]。研究比较3种不同时长和不同开始时刻的扫描协议（20～90、60～90 和 40～70 min）。

2 结果

2.1 模拟数据结果

模拟数据间接和直接重建的代谢参数图像如图5所示。与间接重建的图像相比，直接重建得到的结果噪声更小。采用短时间（60～90 min）的扫描协议时，间接重建的参数图像有很大的噪声，而直接重建的参数图像得到了合理的结果。

图5 间接和直接重建的模拟数据代谢参数图像

图6显示了对模拟结果的定量分析，使用短时间的简化扫描协议（60～90 min），与传统扫描协议（20～90 min）分析相比，Ki的误差为 3.2%，小于5%，在可接受范围内。比较感兴趣区域对主体的对比噪声比（contrast to noise ratio，CNR），直接重建的结果更好。

图6 模拟结果的定量分析

为了研究直接重建的收敛情况，比较了不同迭代次数下的直接重建结果，如图7所示。直接重建表现出了更低的标准差（standard deviation，SD）和略微增大的误差。采用简化扫描协议误差更大、收敛速度更慢。

图7 模拟数据直接重建收敛分析

2.2 动物试验结果

一只典型大鼠在不同扫描协议下间接和直接重建的Ki图像如图8所示。直接重建明显降低了图像噪声。只扫描30 min进行直接重建，与扫描70 min进行间接重建，得到的图像噪声水平相近。图9显示了对心肌部分定量分析比较的结果。与模拟结果类似，对于简化扫描协议，Ki的误差在可接受范围内。直接重建图像表现出更高的对比度。对于T=30 min，t*为60和40 min，结果没有表现出明显差异。

图8 动物试验重建Ki图像

图9 动物试验定量分析结果

3 结论

本研究中建立了基于体素分析的直接和间接重建平台用于大鼠模拟数据和实验数据，以验证简化的扫描协议可行性。直接重建明显降低了代谢参数图像噪声水平，略微增大了误差。与IDIF相比，PBIF的结果是合理可行的。因此，采用简化的扫描协议，优点在于可以在较短时间内获得动态参数信息，且不需要采血，使得动态成像更高效、操作性更强；缺点是可能增大动态参数的误差，略微降低准确度。但是应用简化扫描协议获得的动态参数结果来进行诊断的正确率，仍需进一步研究比较。

缩短扫描时间的扫描协议目前取得了较好的结果，有比较大的发展前景，值得进一步的研究。相关临床试验正在进行中，计划未来实现临床验证，优化扫描协议，进一步推动动态FDG PET成像在临床上的应用。