68GA標識ナノ粒子を使用して換気4D-PET/CTと相関することにより、CT換気イメージングの検証と改善

目的：CT換気イメージングは​​、変形可能な画像登録に基づく新しい機能的肺イメージングモダリティです。著者らは、（68）GA標識ナノ粒子（PET-GALLIGAS）を使用した陽電子放出断層撮影を使用したCT換気の最初の検証研究を提示します。著者は、さまざまなCT換気指標とPET再建パラメーターについて、この契約を定量化します。 方法：4次元（4D）PET/CTスキャナーを使用して、12人の肺がん患者に対してPET-GALLIGAS換気スキャンを取得しました。その後、CT換気画像は、4D-CTの呼吸相関位相間にBスプラインの変形可能な画像登録を適用することにより生成されました。著者は、4つの換気指標、2つの既存と2つの変更された修正をテストします。Hounsfieldユニット（HU）の変化（VHU）またはヤコビアン変形（VJAC）を決定する2つの既存の指標モデルの機械的換気（肺胞空流）。2つの修正されたメトリックには、ボクセルごとの組織密度スケーリング（ρVHUおよびρVJAC）が組み込まれており、生理学的換気をより適切にモデル化すると仮定されました。PET画像の品質の影響を評価するために、標準と呼吸依存のPET画像の両方を使用して比較を実行し、前者はより良い信号を示しました。さまざまな中央値フィルタリングカーネル（σm= 0または3 mm）もすべての画像に適用されました。以前の研究と同様に、類似性メトリックには、セグメント化された肺容量内のスピアマン相関係数r、および（0-20）の機能的パーセンタイル量のサイコウ係数D20が含まれていました。 結果：CTとPET換気の間の最良の一致が得られ、標準的なPET画像を密度標準Huメトリック（ρVHU）とσm= 3 mmと比較しました。これにより、範囲の相関値は0.22≤r≤0.76および0.38≤d20≤0.68につながり、r = 0.42±0.16およびd20 = 0.52±0.09 12人の患者で平均化されます。ヤコビアンベースのメトリックと比較して、HuベースのメトリックはRとD20の統計的に有意な改善につながり（P <0.05）、密度スケーリングされたメトリックも、非スケールバージョンよりも高いRを示しています（P <0.02）。RとD20は、画質にも敏感であり、標準（ゲート付き）を使用して統計的に有意な改善があり、中央値フィルタリングを適用しました。 結論：PET-GALLIGASと組み合わせて、修正されたCT換気メトリックの使用と画像フィルタリングの慎重な適用により、核医学換気を使用した以前の研究と比較して相関が改善されました。ただし、CT換気とペットガリガは、常に同じ機能情報を提供するとは限りません。著者は、組織密度のスケーリングを組み込んだCT換気メトリックの合意が改善され、またペットの画質が向上することを実証することを実証しています。CT換気イメージングは​​、肺の地域の空気量の変化のイメージングの明確な可能性を秘めており、さらなる開発が保証されています。

PURPOSE: CT ventilation imaging is a novel functional lung imaging modality based on deformable image registration. The authors present the first validation study of CT ventilation using positron emission tomography with (68)Ga-labeled nanoparticles (PET-Galligas). The authors quantify this agreement for different CT ventilation metrics and PET reconstruction parameters. METHODS: PET-Galligas ventilation scans were acquired for 12 lung cancer patients using a four-dimensional (4D) PET/CT scanner. CT ventilation images were then produced by applying B-spline deformable image registration between the respiratory correlated phases of the 4D-CT. The authors test four ventilation metrics, two existing and two modified. The two existing metrics model mechanical ventilation (alveolar air-flow) based on Hounsfield unit (HU) change (VHU) or Jacobian determinant of deformation (VJac). The two modified metrics incorporate a voxel-wise tissue-density scaling (ρVHU and ρVJac) and were hypothesized to better model the physiological ventilation. In order to assess the impact of PET image quality, comparisons were performed using both standard and respiratory-gated PET images with the former exhibiting better signal. Different median filtering kernels (σm = 0 or 3 mm) were also applied to all images. As in previous studies, similarity metrics included the Spearman correlation coefficient r within the segmented lung volumes, and Dice coefficient d20 for the (0 - 20)th functional percentile volumes. RESULTS: The best agreement between CT and PET ventilation was obtained comparing standard PET images to the density-scaled HU metric (ρVHU) with σm = 3 mm. This leads to correlation values in the ranges 0.22 ≤ r ≤ 0.76 and 0.38 ≤ d20 ≤ 0.68, with r = 0.42 ± 0.16 and d20 = 0.52 ± 0.09 averaged over the 12 patients. Compared to Jacobian-based metrics, HU-based metrics lead to statistically significant improvements in r and d20 (p < 0.05), with density scaled metrics also showing higher r than for unscaled versions (p < 0.02). r and d20 were also sensitive to image quality, with statistically significant improvements using standard (as opposed to gated) PET images and with application of median filtering. CONCLUSIONS: The use of modified CT ventilation metrics, in conjunction with PET-Galligas and careful application of image filtering has resulted in improved correlation compared to earlier studies using nuclear medicine ventilation. However, CT ventilation and PET-Galligas do not always provide the same functional information. The authors have demonstrated that the agreement can improve for CT ventilation metrics incorporating a tissue density scaling, and also with increasing PET image quality. CT ventilation imaging has clear potential for imaging regional air volume change in the lung, and further development is warranted.