蘇 暢 王 瞳 邢海群 霍 力 李 方 張輝*

基于時間和幅度劃分的PET呼吸門控的應(yīng)用研究*

蘇 暢①王 瞳②邢海群②霍 力②李 方②張輝①*

目的：探討基于時間和幅度劃分的正電子發(fā)射斷層(PET)呼吸門控對重建圖像偽影的改善效果。方法：采集8例患者的臨床數(shù)據(jù)，比較分析兩種呼吸門控方法—基于時間的等時間間隔劃分和基于幅度的等數(shù)據(jù)量劃分兩種呼吸門控方法；利用最大位移量、最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取值(SUVmax)和腫瘤體積定量研究兩種呼吸門控方法；檢驗(yàn)SUVmax和腫瘤體積利用不同呼吸門控方法是否具有顯著差異性。結(jié)果：對包含患者心臟部位的數(shù)據(jù)，基于幅度的方法在最大位移量上比基于時間的方法多檢測出24.47%的運(yùn)動信號。而對肺部病灶，基于幅度的門控方法可以使SUVmax恢復(fù)到更高的水平(超過基于時間的方法9.92%)，其中40%(4/10)的數(shù)據(jù)差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=-3.805，t=-9.099，t=-2.817，t=-2.315，P＜0.05)。在腫瘤體積上，基于幅度的門控方法比基于時間的門控方法減小了29.13%，兩者差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=2.262，t=10.382，t=2.922，t=2.762，t=2.858，P＜0.05)，數(shù)據(jù)比例為50%(5/10)。結(jié)論：基于幅度的劃分方式可以提取出更多的運(yùn)動信息，同時保證各時相的圖像信噪比相近。

PET；呼吸門控；圖像偽影；運(yùn)動校正

蘇暢,女,(1992- ),碩士研究生。清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系，研究方向：醫(yī)學(xué)成像及圖像處理。

正電子發(fā)射斷層(positron emission tomography，PET)是臨床醫(yī)學(xué)中非常重要的診斷工具，然而PET掃描速度很慢，患者在掃描期間不可避免的要進(jìn)行呼吸運(yùn)動，便會導(dǎo)致圖像偽影，標(biāo)準(zhǔn)化攝取值(standardized uptake value，SUV)降低和腫瘤體積增大[1-3]。目前，已有一些研究致力于改善呼吸運(yùn)動偽影[4-5]。作為目前主流的呼吸運(yùn)動校正方法之一，呼吸門控技術(shù)是一種已經(jīng)用于臨床PET-CT圖像的呼吸運(yùn)動偽影消除技術(shù)[6]。本研究旨在探討基于時間和幅度劃分的PET呼吸門控對重建圖像偽影的改善效果。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2015年6月至2016年4月在北京協(xié)和醫(yī)院就診的8例疑似肺癌患者，其中男性3例，女性5例；年齡51～78歲，平均年齡(60.5±8.7)歲；采集8例患者的PET-CT胸腹部圖像數(shù)據(jù)。

對于病灶的鑒別，由臨床醫(yī)生對CT圖像的勾畫得到確認(rèn)。在8例患者圖像中，5例肺部出現(xiàn)高攝取，臨床共確認(rèn)10個病灶；在8例患者圖像中，6例顯示心肌攝取。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

(1)納入標(biāo)準(zhǔn)：①確診帶有肺部病灶或心肌顯像完整；②成人，呼吸功能正常。

(2)排除標(biāo)準(zhǔn)：①圖像質(zhì)量欠佳；②肺部無病灶；③伴有與心臟相關(guān)的疾病。

1.3 儀器設(shè)備

采用PoleStar m660型PET/CT(江蘇賽諾格蘭醫(yī)療科技公司)。

1.4 數(shù)據(jù)采集方法

患者禁食4 h以上，靜脈注射18F-氟代脫氧葡萄糖(18F-fluorodeoxyglucose，18F-FDG)3.7～6 MBq/kg后閉目靜坐休息，約50 min后排尿，然后平臥固定于檢查床上進(jìn)行掃描。采集協(xié)議采用單床位常規(guī)采集，采集時長為6 min。

1.5 主成分分析法提取呼吸信號

目前常用的呼吸運(yùn)動信號提取方法分為兩大類：①基于硬件設(shè)備，通過監(jiān)測呼吸運(yùn)動帶來的機(jī)械、電及熱的變化來采集呼吸信號，但這種佩戴外部設(shè)備的采集方式通常讓患者感到不適[7-8]；②呼吸運(yùn)動參數(shù)估計(jì)在原始數(shù)據(jù)域?qū)崿F(xiàn)，這種方法對數(shù)據(jù)信噪比要求很高，但無需添加硬件設(shè)備，與正常的采集方式無異，因此能減少患者痛苦，易被接受[9，10-12]。

本研究呼吸信號的提取采用主成分分析法，利用儀器配套的軟件系統(tǒng)對8例患者18F-FDG PET原始數(shù)據(jù)進(jìn)行呼吸信號的提取。

1.6 呼吸門控方法的時相劃分

采集呼吸運(yùn)動信號后，自動呼吸門控技術(shù)需將原始數(shù)據(jù)根據(jù)呼吸運(yùn)動信號劃分到不同的時相中，使同一時相的數(shù)據(jù)集中在空間中的某個范圍，然后將各個時相的數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加并用于重建該時相的圖像，以此得到患者體內(nèi)18F-FDG放射性同位素隨時間變化的三維空間影像運(yùn)動信息，便能夠在一定程度上減少呼吸偽影，提高圖像質(zhì)量。

(1)基于時間的時相劃分?；跁r間的時相劃分方法首先需要劃分出呼吸運(yùn)動信號的周期，然后將各個周期的數(shù)據(jù)分別均分為等時間間隔的子集。該方法可以保證所有的數(shù)據(jù)都均得到有效利用，但對于時長不同的周期，其等時間間隔劃分出的子集時長也不同(如圖1所示)。

(2)基于幅度的時相劃分?；诜鹊臅r相劃分方法同樣可以利用所有的數(shù)據(jù)，但這種方法并不需要找出呼吸信號的周期。最初的基于幅度的方法是將數(shù)據(jù)在幅度軸上進(jìn)行等間隔劃分，使得每個時相的數(shù)據(jù)集中在同等大小的空間范圍內(nèi)。但由于這種方法重建出的各時相的圖像之間信噪比差距較大，因此對其進(jìn)行了改進(jìn)。在根據(jù)幅度進(jìn)行劃分時相時，并不將幅度進(jìn)行等間隔劃分，而是保證各個時相的數(shù)據(jù)量近似相等，因此各個時相的幅度范圍會稍有差異(如圖2所示)。

圖1 基于時間的時相劃分方法示意圖

圖2 基于幅度的時相劃分方法示意圖

PET的原始數(shù)據(jù)為帶有時間標(biāo)簽的一系列單次事件，無論基于時間還是幅度的時相劃分方法最終均需根據(jù)事件發(fā)生時刻將數(shù)據(jù)劃分到不同的時相。本研究在C++語言開發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)兩種時相劃分方法，均將原始數(shù)據(jù)劃分為6個時相，再將各個時相的數(shù)據(jù)利用有序子集期望最大化(ordered subset expectation maximization，OSEM)算法得到重建圖像。為了避免衰減校正帶來的影響，重建圖像未進(jìn)行CT衰減校正。

1.7 評價標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)分析主要采用最大位移量、最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取值(maximum standardized uptake value，SUVmax)及腫瘤體積作為數(shù)據(jù)指標(biāo)。

由于心臟部位對藥物的攝取量較大，在信噪比上有更好的表現(xiàn)，因此選用心臟的運(yùn)動作為位移量的計(jì)算依據(jù)。呼吸運(yùn)動主要表現(xiàn)在垂直軸(頭腳方向)上，所以選擇靠近左心室室壁的一條位于垂直軸方向的數(shù)據(jù)用于計(jì)算最大位移量。心臟下方與隔膜相鄰，所以選用上升沿最大幅度的50%來指示該時相的心臟位置。最大位移量為最大與最小位置之差[12](如圖3所示)。

在計(jì)算不同門控方法的SUVmax值時，首先勾畫各時相對應(yīng)圖像的感興趣區(qū)。本研究直接比較的數(shù)據(jù)為不同時相下SUVmax的均值。這是因?yàn)?，在不同的門控方法進(jìn)行對比時，同一時相之間并不具有可比性。此外，將完整的數(shù)據(jù)劃分為不同的子集后，數(shù)據(jù)量減少造成噪聲變大，SUVmax的不確定性也因此增大，通過計(jì)算均值可以提升結(jié)果的性噪比。

計(jì)算腫瘤體積較常見的方法有設(shè)置絕對閾值(SUV=2.5)，或選取SUVmax的40%作為閾值[13-14]。本研究采用一種同時考慮腫瘤部位活度和背景活度的方法，其操作流程如圖4所示[15]。

圖3 心臟部位冠狀圖

圖4 計(jì)算腫瘤體積時SUV閾值的計(jì)算流程圖

最終用于勾勒腫瘤的SUV閾值(TS)，其計(jì)算為公式1：

式中a、b為利用模體實(shí)驗(yàn)擬合出的參數(shù)，mSUV70為感興趣區(qū)域中超過SUVmax的70%的區(qū)域SUV均值，BG為感興趣區(qū)域的SUV均值。

參數(shù)a、b的選擇則與具體情況相關(guān)。背景區(qū)域活度的計(jì)算需要選擇數(shù)個遠(yuǎn)離(＞5 mm)腫瘤或高活度區(qū)域的感興趣區(qū)域，并測量感興趣區(qū)域的SUV均值(BG)。

1.8 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 23.0軟件進(jìn)行分析。計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(x-±s)表示，對符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，檢驗(yàn)SUVmax和腫瘤體積利用不同的門控方法是否具有顯著差異。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

(1)利用主成分分析法提取出的呼吸運(yùn)動信號部分顯示如圖5所示。基于幅度的門控方法，各時相的重建圖像均對呼吸偽影有較好的抑制；而基于時間的門控方法，時相4的重建圖像仍具有明顯的呼吸運(yùn)動偽影，如圖6所示。

圖5 主成分分析法提取的呼吸運(yùn)動信號

圖6 基于時間和幅度劃分的各時相重建圖像

(2)在6例顯示心肌攝取的患者中有4例基于幅度的門控方法都比基于時間的門控方法獲取了更大的運(yùn)動信息，并且優(yōu)勢較明顯，最大的差異甚至可以達(dá)到80.38%。平均下來，基于幅度的門控方法可以比基于時間的門控方法多獲取24.47%的運(yùn)動信息。6例患者數(shù)據(jù)基于時間和基于幅度的最大位移量的數(shù)值見表1。

表1 最大位移量數(shù)值

表1的數(shù)據(jù)表明，不同的患者由呼吸造成的運(yùn)動幅度差異較大，就整體而言，呼吸越劇烈基于幅度的方法就越有優(yōu)勢，其最大位移量如圖7所示。

(3)對于8例患者中的10個肺部病灶，通過SUVmax和腫瘤體積對基于幅度的和基于時間的兩種門控方法進(jìn)行了比較。肺部病灶SUVmax值為6個時相的平均值，其結(jié)果如圖8所示。

圖7 左心室壁附近垂直方向的最大位移量示圖

圖8 肺部腫瘤的SUVmax示圖

對不同大小的10個肺部病灶，基于幅度的門控方法均得到更高的SUVmax值，且大體呈現(xiàn)出SUVmax越大兩種門控方法差異性越大的趨勢。基于幅度的門控方法比基于時間的門控方法在SUVmax值上平均增加了9.92%，其中40%(4/10)的數(shù)據(jù)差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t＝-3.805，t＝-9.099，t＝-2.817，t＝-2.315；P＜0.05)，見表2。

表2 10個肺部病灶的SUVmax數(shù)值±s)

表2 10個肺部病灶的SUVmax數(shù)值±s)

肺部病灶基于時間基于幅度差異(%)t值P值腫瘤10.34±0.030.36±0.017.53--腫瘤20.30±0.020.32±0.027.24--腫瘤30.30±0.020.33±0.0213.04-3.805 0.003腫瘤40.89±0.021.13±0.0627.46-9.099 0.000腫瘤50.30±0.030.34±0.0315.68-2.817 0.018腫瘤60.47±0.020.50±0.036.48-2.315 0.043腫瘤72.38±0.062.48±0.144.10--腫瘤80.64±0.050.67±0.083.82--腫瘤91.70±0.111.80±0.195.78--腫瘤100.58±0.070.63±0.098.03--

(4)腫瘤體積的結(jié)果如圖9所示。計(jì)算肺部腫瘤體積時，參數(shù)a，b的選取采用經(jīng)驗(yàn)值[15]。對于肺部小病灶，直徑＜3 cm，a=0.5，b=0.5；對于直徑＞3 cm的病灶，a=0.67，b=0.6。腫瘤體積的結(jié)果如圖9所示。

由于不同自動門控的時相之間在空間上并不具有對應(yīng)關(guān)系，比較均值和均值之間的差異更有意義。基于幅度的門控方法比基于時間的方法在腫瘤體積上平均減小了29.13%，兩者差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t＝2.262，t＝10.382，t＝2.922，t=2.762，t=2.858；P＜0.05)的數(shù)據(jù)比例為50%(5/10)，肺部腫瘤體積的具體數(shù)值結(jié)果見表3。

圖9 肺部腫瘤的體積示圖

表3 肺部腫瘤體積(±s)

表3 肺部腫瘤體積(±s)

肺部病灶基于時間基于幅度差異(%)t值P值腫瘤1221±137157±59-28.80--腫瘤21959±8041447±523-26.13--腫瘤3229±124110±33-51.752.2620.047腫瘤42595±772110±85-18.6810.3820.000腫瘤530±2218±5-39.44--腫瘤693±2564±37-31.07--腫瘤71558±491462±64-6.18%2.9220.015腫瘤8253±50158±67-37.43%2.7620.020腫瘤942±437±4-11.16%--腫瘤1062±1937±10-40.64%2.8580.017

3 討論

本研究采用最大位移量、SUVmax及腫瘤體積3個指標(biāo)來比較分析基于幅度的和基于時間的兩種門控方法。實(shí)際情況中本研究顯示，計(jì)算得出的最大位移量均小于真實(shí)的最大位移量，因此計(jì)算的最大位移量越大，表明該方法越有優(yōu)勢[16]。呼吸運(yùn)動導(dǎo)致SUVmax值降低，因此更高的SUVmax值指示一個更準(zhǔn)確的結(jié)果。由于重建時未進(jìn)行衰減校正，計(jì)算得出的活度值低于真實(shí)水平，故SUVmax的計(jì)算值也偏低，而本研究比較的是同一數(shù)據(jù)下使用不同的門控方法，因此不影響結(jié)論。在計(jì)算腫瘤體積時，選取SUVmax閾值的70%作為閾值是經(jīng)驗(yàn)選擇，既可避免SUVmax波動過大的影響，又可保證勾勒出的感興趣區(qū)域是安全的位于腫瘤內(nèi)部。分析3個指標(biāo)，得到的結(jié)果均為基于幅度的自動門控方法優(yōu)于基于時間的自動門控方法。此外，從直觀的圖像視覺上而言，可以得出同樣的結(jié)論。

人體在進(jìn)行呼吸運(yùn)動的同時還有心臟運(yùn)動，心臟部位的圖像會同時受到其兩種運(yùn)動的影響。然而，心臟運(yùn)動的頻率比呼吸運(yùn)動高很多，在較長的PET掃描中可認(rèn)為心臟自身的運(yùn)動在各個時相里是被平均均勻運(yùn)動的，因此在自動門控技術(shù)中心臟運(yùn)動的影響可以被忽略[13]。

在理想情況下的呼吸信號與正弦信號近似，但通常人體的呼吸信號并不夠規(guī)則，各周期的時長也可能差別很大。如果呼氣末期持續(xù)時間很長，基于時間劃分的門控方式就會將大多數(shù)包含運(yùn)動信號的數(shù)據(jù)劃分到第一個時相，而基于幅度的自動門控方法并不受此影響。上述呼吸信號的不規(guī)則性在一定程度上解釋了基于幅度的門控方法優(yōu)于基于時間方法的原因。

4 結(jié)語

本研究分析比較了PET成像中兩種校正呼吸運(yùn)動偽影的自動門控方法，即基于時間和基于幅度的自動門控方法。采用了心臟部位的最大位移量、肺部病灶的SUVmax以及肺部病灶的腫瘤體積三個指標(biāo)進(jìn)行比較。其中，對包含心臟的數(shù)據(jù)，基于幅度的方法在最大位移量上比基于時間的方法多檢測到24.47%的運(yùn)動信號。而對肺部病灶，基于幅度的門控方法可以使SUVmax恢復(fù)到更高的水平(超過基于時間的方法9.92%)，并在腫瘤體積上比基于時間的門控方法減小了29.13%。結(jié)果表明，基于幅度的自動門控方法可以提取出更多的運(yùn)動信息，更好地改善呼吸運(yùn)動帶來的圖像偽影。

[1]李超敏，趙艷玲，李思進(jìn)，等.4D PET/CT對肺部結(jié)節(jié)呼吸偽影糾正及SUV值影響的初步探討[J].山西醫(yī)科大學(xué)學(xué)報，2013，44(9)：715-718.

[2]王瞳，邢海群，郭寧，等.PET/CT顯像中呼吸運(yùn)動對肺結(jié)節(jié)SUV的影響及其校正[J].現(xiàn)代儀器與醫(yī)療，2014，20(5)：18-21.

[3]Callahan J，Binns D，Dunn L，et al.Motion effects on SUV and lesion volume in 3D and 4D PET scanning[J].Australas Phys Eng Sci Med，2011，34(4)：489-495.

[4]Van Der Gucht A，Serrano B，Hugonnet F，et al. Impact of a new respiratory amplitudebased gating technique in evaluation of upper abdominal PET lesions[J].Eur J Radiol，2014，83(3)：509-515.

[5]Pepin A，Daouk J，Bailly P，et al.Management of respiratory motion in PET/computed tomography：the state of the art[J].Nucl Med Commun，2014，35(2)：113-122.

[6]王治國，吳銳先，郭佳，等.比較不同年齡和不同采集時相對肺部腫瘤PET/CT四維顯像的影響[J].中國醫(yī)學(xué)裝備，2015，12(2)：70-71，72.

[7]Büther F，Dawood M，Stegger L，et al.List mode–driven cardiac and respiratory gating in pet[J]. J Nucl Med，2009，50(5)：674-681.

[8]Anderson MM.Investigating the robustness of the Anzai respiratory gating system[J]. University of Canterbury Physics，2013.

[9]Nehmeh SA，Erdi YE.Respiratory motion in positron emission tomography/computed tomography：a review[J].Semin Nucl Med，2008，38(3)：167-176.

[10]He J，Ackerly T，O′Keefe GJ，et al.Respiratory motion gating based on list-mode data in 3D PET：a simulation study using the dynamic NCAT Phantom[J].IEEE，2009：3697-3700.

[11]Thielemans K，Rathore S，Engbrant F，et al. Device-less gating for PET/CT using PCA[J]. IEEE，2011，19(5)：3904-3910.

[12]崔銳，賀建峰，符增，等.基于PET/CT探測環(huán)真光子數(shù)呼吸運(yùn)動門控的研究[J].中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報，2015，34(3)：281-289.

[13]Dawood M，Büther F，Lang N，et al.Respiratory gating in positron emission tomography：a quantitative comparison of different gating schemes[J].Med Phys，2007，34(7)：3067-3076.

[14]van Elmpt W，Hamill J，Jones J，et al.Optimal gating compared to 3D and 4D PET reconstruction for characterization of lung tumours[J]. Eur J Nucl Med Mol Imaging，2011，38(5)：843-855.

[15]Wang YC，Hsieh TC，Yu CY，et al.The clinical application of 4D18F-FDG PET/CT on gross tumor volume delineation for radiotherapy planning in esophageal squamous cell cancer[J]. J Radiat Res，2012，53(4)：594-600.

[16]Schaefer A，Kremp S，Hellwig D，et al.A contrast-oriented algorithm for FDG-PET-based delineation of tumour volumes for the radiotherapy of lung cancer：derivation from phantom measurements and validation in patient data[J].Eur J Nucl Med Mol Imaging，2008，35(11)：1989-1999.

Research for PET imaging divided by time-based and amplitude-based respiratory gating/

SU Chang, WANG Tong, XING Hai-qun, et al//
China Medical Equipment,2017,14(3):1-5.

Objective: To explore the effectiveness of positron emission tomography (PET) respiratory gating based on time and amplitude to improve the reconstructed image artifacts. Methods: Two respiratory gating methods were compared based on 8 clinical patients data, equal intervals of time division method time-based gating and equal data division method variable amplitude-based gating, the maximum displacement, maximum standardized uptake value (SUVmax) and gross tumor volume were used to quantitatively evaluate these two methods. Independent-t test was used to test whether the difference between two methods were significant for SUVmaxand gross tumor volume. Results: For patient data involving heart, amplitude-based method detected 24.47% more motion signal which related to maximum displacement than time-based method. For patient data involving lung lesions, SUVmaxderived from amplitude-based method could be recovered to a higher value (9.92% more than time-based method), and 40% (4/10) of the patient data results were statistically significant (t=-3.805, t=-9.099, t=-2.817, t=-2.315, P＜0.05). Gross tumor volume calculated from amplitude-based method could be 29.13% less than time-based method, and the differences were statistical significant(t=2.262, t=10.382, t=2.922, t=2.762, t=2.858, P＜0.05), besides the percentage of patient data was 50% (5/10). Conclusion: Amplitude-based method can extract more motion information, at the same time, signal to noise ratio values of different phases’ images are similar to each other.

PET; Respiratory gating; Respiratory Image artifact; Motion correction

1672-8270(2017)03-0001-05

R816.4

A

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.03.001

2016-10-20

國家自然科學(xué)基金(81571713)“肝細(xì)胞癌乙酸鹽PET動態(tài)顯像的動力學(xué)分析及臨床應(yīng)用研究”

①清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系 北京 100084

②中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科 北京 100005

*通訊作者：hzhang@tsinghua.edu.cn

[First-author’s address] Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Tsinghua University, Beijing 100084, China.