CN112991276B - 基于多核素pet影像不同特征对比减影及量化分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多核素PET影像不同特征对比减影及量化分析方法,属于医学影像技术领域。双核素或多核素正电子PET影像在同一感兴趣区的异常特征不同,本发明通过不同影像感兴趣区特征表现的减影计算,来进行分析判断;同时,同一感兴趣区的不同定量值差异也可作为诊断和治疗前后随访的重要依据,本发明使医生从单一模态视角走向多模态视角,从而获得更加完善和综合的医学信息,可以帮助医生进行更加准确的定量分析和诊断。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多核素PET影像不同特征对比减影及量化分析方法,属于医学影像技术领域。
背景技术
正电子发射断层扫描(PET)是在20世纪70年代早期被引入的一种医学成像方式。从PET到PET/CT(正电子发射计算机断层显像),目前已经发展成为一种常规的重要的临床成像方式,用于代谢和功能过程的无创评估。PET/CT的优点是它是一种非常灵敏的成像方式,可以提供具备解剖背景信息的定量分析信息。PET/CT系统自2001年以来,全世界安装了6000多台PET/CT,近年来由于PET/CT系统的国产化,作为一种先进的医疗装备在我国的安装数量也在逐年增加,同时带动多种正电子靶向示踪剂的研发和发展,不同的正电子示踪剂针对不同的疾病在人体内的PET影像表现各不相同,具有各自特有的靶向特征,但如何综合的精准的分析这些对比影像,并同时计算出准确的量化指标用于诊断是现在临床应用亟待解决的问题。现有技术中在现在临床使用的PET/CT系统中,没有专门为多核素影像对比分析和量化计算设计的功能,针对全身动态影像的多核素PET影像分析更没有涉猎。现在主要依靠单一核素影像分析的结果进行人工目测比对和计算,无法保证影像对比时的采集模式、病人体位、影像层面的同一性,诊断结果非常不准确,更没有专门的感兴趣区对比减影技术。
发明内容
本发明的目的是为解决如何通过同一标准的PET/CT采集模式,在全身PET动态影像和静态PET影像中,在同一个图像分析系统中,分别提取不同核素靶向性异常影像感兴趣区特征,进行对比分析和量化计算的技术问题。
为达到解决上述问题的目的,本发明所采取的技术方案是提供一种基于多核素PET影像不同特征对比减影及量化分析方法;包括以下步骤:
步骤1:使用不同核素分别进行规范化PET/CT检查及图像重建,数据分配至存储器;
步骤2:统一条件分别在重建后的PET图像上勾画同一区域多个或单个病灶的VOI分析区域;
步骤3:通过异机采集PET/CT图像中相同的感兴趣区,进行统一配准计算SUVmax(最大的标准摄取值)指标,标定最大SUVmax;
步骤4:针对需求属性进行减影不匹配区域计算,计算各个关注区域的SUVmax并进行图像分析;
步骤5:设立基线指标,针对不同核素代谢图像中的同一个病灶进行减影及分析计算;
步骤6:根据分析病灶图像和SUVmax与区内最大SUVmax进行比值计算,导出正电子不同核素图像评价指标。
优选地,上述步骤6中根据分析病灶图像和SUVmax与区内最大SUVmax进行比值计算,导出正电子不同核素图像评价指标包括计算出不同正电子核素靶向特征影像感兴趣病灶区域的面积或体积(ROI/VOI),同时进行融合对比减影计算,得到不匹配面积;计算出各个区域的SUVmax,取最大值为100%;计算出各个感兴趣点的SUVmax/最大SUVmax的比值。
优选地,所述评价指标还包括多种正电子核素PET动态采集的同一感兴趣点对比分析,并对不同的ROC曲线进行拟合,进行差异分析。
相比现有技术,本发明具有如下有益效果:
1.各种正电子核素针对同一种疾病在病人体内的影像特征不尽相同,有的甚至具有很强的靶向性特征,通过同一标准的PET/CT采集模式,在全身PET动态影像和静态PET影像中,在同一个图像分析系统中,分别提取不同核素靶向性异常影像感兴趣区的特征,进行对比分析和量化计算,可以得出多时相多核素在同一病人的PET影像差异,从而起到全面对比,异常特征区域的各种定量指标,达到完整分析,综合判断,精准诊断的目的。
2.双核素或多核素正电子PET影像在同一感兴趣区的异常特征不同,本发明通过不同影像感兴趣区特征表现的减影计算,来进行分析判断;同时,同一感兴趣区的不同定量值差异也可作为诊断和治疗前后随访的重要依据,本发明使医生从单一模态视角走向多模态视角,从而获得更加完善和综合的医学信息,可以帮助医生进行更加准确的定量分析和诊断。
附图说明
图1为本发明提供的实施例全身PET/CT影像的对比分析的方法过程框图一;
图2为本发明提供的实施例全身PET/CT影像的对比分析的方法过程框图二;
具体实施方式
为使本发明更明显易懂,兹以优选实施例,并配合附图作详细说明如下:
如图1,2所示,本发明提供一种基于多核素PET影像不同特征对比减影及量化分析方法;包括以下步骤:
步骤1:使用不同核素分别进行规范化PET/CT检查及图像重建,数据分配至存储器;
步骤2:统一条件分别在重建后的PET图像上勾画同一区域多个或单个病灶的VOI分析区域;
步骤3:通过异机采集PET/CT图像中相同的感兴趣区,进行统一配准计算SUVmax指标,标定最大SUVmax;
步骤4:针对需求属性进行减影不匹配区域计算,计算各个关注区域的SUVmax并进行图像分析;
步骤5:设立基线指标,针对不同核素代谢图像中的同一个病灶进行减影及分析计算;
步骤6:根据分析病灶图像和SUVmax与区内最大SUVmax进行比值计算,导出正电子不同核素图像评价指标。
上述步骤6中根据分析病灶图像和SUVmax与区内最大SUVmax进行比值计算,导出正电子不同核素图像评价指标包括计算出不同正电子核素靶向特征影像感兴趣病灶区域的面积或体积,同时进行融合对比减影计算,得到不匹配面积;计算出各个区域的SUVmax,取最大值为100%;计算出各个感兴趣点的SUVmax/最大SUVmax的比值。
上述评价指标包括多种正电子核素PET动态采集的同一感兴趣点对比分析,并对不同的ROC曲线进行拟合,进行差异分析。
实施例
1.68GA-DOTA与18F-FDG在神经内分泌肿瘤病人全身PET/CT影像的对比分析;
分析开始:
步骤1:使用68GA-DOTA与18F-FDG分别进行规范化PET/CT检查及图像重建,数据分配至存储器;
步骤2:统一条件分别在重建后的PET图像上勾画同一区域多个或单个病灶的VOI分析区域;
步骤3:两次异机采集PET/CT图像相同感兴趣区进行统一配准计算SUVmax等指标,标定最大SUVmax;
步骤4:针对需求属性进行减影不匹配区域计算,各个关注区域的SUVmax及图像分析;
步骤5:设立基线指标,针对不同核素代谢图像中的同一个病灶进行减影及分析计算;
步骤6:根据分析病灶图像和SUVmax与区内最大SUVmax进行比值计算,导出正电子双核素图像评价指标。
分析结束。
2.对比实例分析(18F-FDG与68GA-DOTA全身PET/CT显像)
计算出不同正电子核素靶向特征影像感兴趣病灶区域的面积或体积(ROI/VOI),同时进行融合对比减影计算,得到不匹配面积。
计算出各个区域的SUVmax最大的标准摄取值,取最大值为100%
计算出各个感兴趣点的SUVmax/最大SUVmax的比值。
两种正电子核素PET动态采集的同一感兴趣点对比分析,可以对两条不同的ROC曲线进行拟合,进行差异分析。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例,并非对本发明任何形式上和实质上的限制,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的前提下,还将可以做出若干改进和补充,这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。凡熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,当可利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化,均为本发明的等效实施例;同时,凡依据本发明的实质技术对上述实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变,均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (1)
1.一种基于多核素PET影像不同特征对比减影及量化分析方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:使用不同核素分别进行规范化PET/CT检查及图像重建,数据分配至存储器;
步骤2:统一条件分别在重建后的PET图像上勾画同一区域多个或单个病灶的VOI分析区域;
步骤3:通过异机采集PET/CT图像中相同的感兴趣区,进行统一配准计算SUVmax指标,标定最大SUVmax;
步骤4:针对需求属性进行减影不匹配区域计算,计算各个关注区域的SUVmax并进行图像分析;
步骤5:设立基线指标,针对不同核素代谢图像中的同一个病灶进行减影及分析计算;
步骤6:根据分析病灶图像获得SUVmax与区内最大SUVmax进行比值计算,导出正电子不同核素图像评价指标,包括:
计算出不同正电子核素靶向特征影像感兴趣病灶区域的面积或体积,同时进行融合对比减影计算,得到不匹配面积;计算出各个区域的SUVmax,取最大值为100%;计算出各个感兴趣点的SUVmax/最大SUVmax的值;所述评价指标包括多种正电子核素PET动态采集的同一感兴趣点对比分析,并对不同的ROC曲线进行拟合,进行差异分析。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106530296A (zh) * | 2016-11-07 | 2017-03-22 | 首都医科大学 | 一种基于pet/ct图像特征的肺部检测方法和装置 |
CN110610527A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-24 | 苏州瑞派宁科技有限公司 | 计算suv的方法、装置、设备、系统及计算机存储介质 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106530296A (zh) * | 2016-11-07 | 2017-03-22 | 首都医科大学 | 一种基于pet/ct图像特征的肺部检测方法和装置 |
CA3122540A1 (en) * | 2019-01-07 | 2020-07-16 | Exini Diagnostics Ab | Systems and methods for platform agnostic whole body image segmentation |
CN110610527A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-24 | 苏州瑞派宁科技有限公司 | 计算suv的方法、装置、设备、系统及计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
~(18)F-FDG PET/CT联合~(99m)Tc-MIBI G-MPI双核素显像对冠状动脉旁路移植术前存活心肌的评估价值;张淼;王超;郭睿;潘昱;林晓珠;张一帆;李彪;;山东医药(第13期);全文 * |
~(18)F-FDG PET脑显像在难治性颞叶癫痫定侧诊断中的价值研究;赵春雷;陈自谦;钱根年;杨忠东;陈泽龙;;临床放射学杂志(第07期);全文 * |
~(18)F-FDG及~(18)F-FLT PET/CT对多发骨结核的诊断价值;杜晓光;谢新立;王旭;陈国宝;阮翘;程兵;;郑州大学学报(医学版)(第04期);全文 * |
~(18)F-氟脱氧葡萄糖PET/CT在肺癌三维适形放疗靶区勾画中的应用;林琳;郑容;;中国医学影像技术(第07期);全文 * |
PET/CT在非小细胞肺癌淋巴结转移诊断中的研究进展;黄颖;程刚;;医学综述(第02期);全文 * |
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