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科研创新 | 核医学科邵丹团队全球首次实现多种新型放射性示踪剂的单PET的智能衰减矫正

发布时间:2022-11-04 11:30 来源:广东省人民医院

近日,我院核医学科邵丹主任团队与耶鲁大学YihuanLu教授团队合作,在核医学专业顶i尖期刊《EuropeanJournalofNuclearMedicineandMolecularImaging》杂志(影响因子:10.057,JCR一区)以共同第一作者发表了题为《Deep learning-basedattenuationcorrectionforwhole-bodyPET–a multi-tracerstudywith18F-FDG,68Ga-DOTATATEand18F-Fluciclovine.EuropeanJournalofNuclearMedicineandMolecularImaging》的新研究成果。

正电子发射断层扫描(PET)在临床肿瘤学中广泛用于诊断、分期和监测治果。PET中的定量或半定量测定,例如标准摄取值(SUV),受不同的物理效应校正的准确性影响很大,例如衰减校正。在PET/CT中,CT扫描不仅提供了高空间分辨率的衰减校正图,但也会由于CT的射束硬化效应、金属伪影、移动伪影和计数不足等原因,造成因衰减校正不准确而导致出现PET图像伪影。此外,当在治疗评估期间需要对同一患者多次复查PET/CT扫描时,需要接收多次CT辐射,尤其儿童患者可能会有辐射暴露的顾虑。

该研究利用神经网络深度学习技术,基于物理模型的目标方程,实现单PET的智能衰减矫正,并全求首次实现将基于深度学习的衰减矫正图预测框架,成功应用于18F-FDG以两种新兴PET放射性示踪剂——68Ga-DOTATATE和18F-Fluciclovine。此研究可避免因CT物理效应不准确导致的PET图像伪影以及降低了CT扫描带来的辐射风险方面具有较大的潜力,有望获得临床转化。

图中a、b、c分别为为18F-FDG、68Ga-DOTATATE、18F-Fluciclovine三种示踪剂的PET图、µ-CT(基于CT的衰减矫正图)、µ-MLAA(基于MLAA算法的衰减矫正图)和µ-DL(基于我们深度学习模型的衰减矫正图)。与µ-CT图像对比可发现,在三种不同示踪剂的µ-DL图像上解剖细节基本被成功恢复,但是µ-MLAA图像上缺失了很多解剖细节。

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