基于深度学习重建列表模式提取儿童18F-FDG PET/CT低剂量图像

摘要：

目的 探讨基于深度学习(DL)重建列表模式提取低剂量图像用于儿童18 F-FDG PET/CT检查的可行性.方法 对93例患儿行全身18 F-FDG PET/CT,分别以120秒/床位行标准全剂量扫描、20秒/床位行快速扫描,之后以列表模式于120秒/床位图像中提取20秒/床位图像.将20秒/床位图像与以列表模式提取的20秒/床位图像传输至DL平台进行重建,分别获得相应全剂量图像(DL-f20s、DL-20s);对比标准全剂量120s、DL-f20s、DL-20s图像的靶本比(TBR)、对比噪声比(CNR)、变异系数(CV)、图像质量主观评分,以及肝血池、纵隔血池、肌肉血池及原发病灶最大标准摄取值(SUVmax)和平均标准摄取值(SUVmean),分析基于DL-f20s与DL-20s图像所获SUVmax及SUVmean的一致性.结果 120s、DL-f20s和DL-20s图像的主观质量Likert评分、TBR、CNR、CV及各血池、病灶的SUVmax、SUVmean差异均无统计学意义(P均>0.05).DL-f20s与DL-20s图像之间,5％以上肌肉血池SUVmax、SUVmean差值在95％一致性界限(LoA)以外,其余血池及病灶的SUVmax、SUVmean差值在95％LoA以外者均≤5％.结论 基于DL重建列表模式提取低剂量图像可用于儿童18 F-FDG PET/CT检查,且所获图像的质量及代谢参数与快速扫描相当.

关键词：儿童、正电子发射断层显像、F18氟脱氧葡萄糖、深度学习

所属期刊栏目：20

分类号：R72;R817.4(儿科学)

资助基金：国家自然科学基金81971642

在线出版日期：2023-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：233-237