基于micro PET/CT对肺部肿瘤与炎症葡萄糖代谢动态特征的研究

组织葡萄糖代谢特征差异是PET显像区分肿瘤及其他组织的重要依据。肿瘤与炎症组织葡萄糖代谢的差异中包含了大量时间敏感性信息。通过PET动态成像可研究组织葡萄糖代谢动态特征。本项目利用高分辨率的micro PET/CT对小动物进行葡萄糖代谢动态特征的基础理论研究。本项目建立带有肺部肿瘤和炎症的小鼠模型，实现肺癌与肺部炎症的原位观测。基于组织葡萄糖代谢的数学模型，对反映肿瘤与炎症葡萄糖代谢的所有特征进行系统地比较，确定代谢特征的对比度和时间敏感性。在研究中结合聚类分析方法降低噪声对图像分析的影响，实现基于三维体素的代谢研究。本项目的成功研究，能够加深对肿瘤组织的认识，构建在短时动态图像中表征肿瘤的代谢参数模型，设计PET/CT的肿瘤分类器，对基于PET显影的肿瘤诊断及方法改进提供理论依据和辅助指导。

肿瘤的早期诊断是有效提高肿瘤治疗及患者生存率的有效途径。通常肿瘤组织具有旺盛的葡萄糖特点，正电子发射断层成像（positron emission tomography，PET）可利用放射性示踪剂FDG观测体内葡萄糖代谢情况 ，因此功能影像PET已成为肿瘤排查的重要手段之一。目前临床使用PET成像多使用静态成像，但PET可以动态观测示踪分子在体内的分布代谢情况，其中包含了肿瘤组织代谢的时间敏感性信息，亦可为肿瘤诊断提供参考。本课题围绕肿瘤组织葡萄糖代谢动态特征开展了基础理论研究。首先构建了带有肿瘤和炎症组织的小鼠模型，利用高分辨率的micro PET/CT实现了对肺部肿瘤和肺部炎症的原位观测。为了定量描述肿瘤及正常组织的动态代谢特点，课题组基于动态图像建立了组织代谢的数学模型，并分析比较了不同组织的代谢差异及其时间敏感性信息。依据组织代谢特性，课题组分别利用K-means、Isodata聚类算法实现了对PET动态图像中肿瘤组织的识别与分割，为得到了较好的聚类结果，课题组将聚类算法与空间约束相结合，提高了分割及识别的准确性。同时基于所建立的数学模型和临床实际遇到的问题，课题组利用仿真研究定量分析了不同肿瘤大小对肿瘤诊断可能带来的影响，当肿瘤体积小于5立方毫米时临床常用PET肿瘤诊断指标标准化摄取值将出现偏差，可能造成恶性肿瘤的假阴性判断，而使用最大化标准化摄取值作为指标可能的误判尺寸阈值将降低为2立方毫米. 尽管利用时间敏感性信息可以提高肿瘤早期诊断的可能性，但动态图像的大量信息是人工无法处理的，研究表明：依据组织代谢的定量特征，可以通过图像的聚类算法与空间约束相结合辅助临床医生进行肿瘤的识别与分割，但肿瘤大小、系统噪声、随机误差以及运动伪影的影响依然是不可忽视的。