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EJNMMI research2024Jan02Vol.14issue(1)

PETのパラメトリックマッピングのための短い18F-FDGイメージングウィンドウトリプルインジェクションニューロイメージングプロトコル

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

背景:パラメトリックPETでは、動的なPET画像から速度論的パラメーターが抽出されます。長いスキャン時間と動脈入力関数(AIF)の要件のために、臨床診療では一般的には使用されていません。これらの制限に対処するために、24分間のイメージングウィンドウを使用して標準的なビューPETスキャナーを使用して、脳イメージングのための18F-フルオロデオキシグルコース(18F-FDG)トリプルインジェクションダイナミックPETプロトコルを設計し、およびの領域からの測定を使用してモデル化された入力関数を使用して、PETスキャナーの標準フィールドを使用して設計しました。左心室上に置かれた関心。 方法:6人の健康な参加者のプロトコルをテストするために、2組織コンパートメントモデルを使用して生成された脳の運動パラメーターのボクセルベースのマップの品質を調べ、以前に公開された値と推定されたパラメーター値を比較しました。また、36分間の検証イメージングウィンドウのデータを使用して、(1)検証ウィンドウで測定された入力関数に対してモデル化されたAIFを比較しました。(2)Net Fulfxレート([式:テキストを参照])は、検証ウィンドウでPatlak分析を使用して得られた正味流入率に対して、短いイメージングウィンドウからのパラメーター推定を使用して計算されました。 結果:検証ウィンドウで測定されたAIFと比較して、短いイメージングウィンドウから推定された入力関数は、9%の曲線誤差の下で平均面積を達成しました。[式:テキストを参照]短いイメージングウィンドウと検証イメージングウィンドウの推定値との間のボクセルごとのピアソンの相関は0.95を超えました。 結論:提案された24分間のトリプルインジェクションプロトコルは、標準的なビューペットスキャナーを使用して心臓画像からAIFの非侵襲的推定でパラメトリック18F-FDGニューロイメージングを可能にします。

背景:パラメトリックPETでは、動的なPET画像から速度論的パラメーターが抽出されます。長いスキャン時間と動脈入力関数(AIF)の要件のために、臨床診療では一般的には使用されていません。これらの制限に対処するために、24分間のイメージングウィンドウを使用して標準的なビューPETスキャナーを使用して、脳イメージングのための18F-フルオロデオキシグルコース(18F-FDG)トリプルインジェクションダイナミックPETプロトコルを設計し、およびの領域からの測定を使用してモデル化された入力関数を使用して、PETスキャナーの標準フィールドを使用して設計しました。左心室上に置かれた関心。 方法:6人の健康な参加者のプロトコルをテストするために、2組織コンパートメントモデルを使用して生成された脳の運動パラメーターのボクセルベースのマップの品質を調べ、以前に公開された値と推定されたパラメーター値を比較しました。また、36分間の検証イメージングウィンドウのデータを使用して、(1)検証ウィンドウで測定された入力関数に対してモデル化されたAIFを比較しました。(2)Net Fulfxレート([式:テキストを参照])は、検証ウィンドウでPatlak分析を使用して得られた正味流入率に対して、短いイメージングウィンドウからのパラメーター推定を使用して計算されました。 結果:検証ウィンドウで測定されたAIFと比較して、短いイメージングウィンドウから推定された入力関数は、9%の曲線誤差の下で平均面積を達成しました。[式:テキストを参照]短いイメージングウィンドウと検証イメージングウィンドウの推定値との間のボクセルごとのピアソンの相関は0.95を超えました。 結論:提案された24分間のトリプルインジェクションプロトコルは、標準的なビューペットスキャナーを使用して心臓画像からAIFの非侵襲的推定でパラメトリック18F-FDGニューロイメージングを可能にします。

BACKGROUND: In parametric PET, kinetic parameters are extracted from dynamic PET images. It is not commonly used in clinical practice because of long scan times and the requirement for an arterial input function (AIF). To address these limitations, we designed an 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) triple injection dynamic PET protocol for brain imaging with a standard field of view PET scanner using a 24-min imaging window and an input function modeled using measurements from a region of interest placed over the left ventricle. METHODS: To test the protocol in 6 healthy participants, we examined the quality of voxel-based maps of kinetic parameters in the brain generated using the two-tissue compartment model and compared estimated parameter values with previously published values. We also utilized data from a 36-min validation imaging window to compare (1) the modeled AIF against the input function measured in the validation window; and (2) the net influx rate ([Formula: see text]) computed using parameter estimates from the short imaging window against the net influx rate obtained using Patlak analysis in the validation window. RESULTS: Compared to the AIF measured in the validation window, the input function estimated from the short imaging window achieved a mean area under the curve error of 9%. The voxel-wise Pearson's correlation between [Formula: see text] estimates from the short imaging window and the validation imaging window exceeded 0.95. CONCLUSION: The proposed 24-min triple injection protocol enables parametric 18F-FDG neuroimaging with noninvasive estimation of the AIF from cardiac images using a standard field of view PET scanner.

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