快速与缓慢铷-82输注方案对基于单组织室模型的PET心肌血流定量指标精准度与准确性的影响

《European Heart Journal - Imaging Methods and Practice》：The impact of fast vs. slow rubidium-82 infusion profile on precision and accuracy of PET myocardial blood flow perfusion metrics using a 1-tissue compartment model

本研究针对不同铷-82(Rb-82)输注速率（快速50 mL/min vs 缓慢20 mL/min）如何影响4DM软件单组织室模型(1-TCM)心肌血流(MBF)定量性能这一关键问题展开。研究人员通过98例志愿者（包括正常人群、临床患者和透壁心梗患者）的三次静息和两次负荷PET-CT扫描，系统评估了两种输注方案下1-TCM模型的测试-再测试精度和准确性。结果发现快速输注显著提高了1-TCM的精度（重复性系数RC从32.9%改善至24.3%），但该模型在透壁瘢痕区域始终高估静息MBF（0.79-0.82 vs 参考标准<0.30 mL/min/g）。相比之下，Gould简化滞留模型(GSRM)在不同输注方案下均保持优异精度（COV≈8%）和准确性。该研究为PET-MBF定量标准化提供了重要技术依据，对冠心病精准诊疗具有临床指导意义。

　　

在冠状动脉疾病精准诊疗时代，正电子发射断层扫描(PET)心肌血流定量技术正发挥着越来越重要的作用。然而，这项技术的广泛应用却面临着"标准化困境"——不同扫描设备、动力学模型和软件处理流程得出的血流数值存在显著差异，就像用不同刻度的尺子测量同一个物体。特别是在使用短半衰期示踪剂铷-82(Rb-82)时，技术人员面临着一个关键抉择：应该以多快的速度注射示踪剂？是采用快速输注（50 mL/min）以获得更清晰的首次通过图像，还是选择缓慢输注（20 mL/min）来避免探测器计数率过载？这个看似简单的技术选择，可能直接影响诊断结果的可靠性。

更复杂的是，当前主流的两种量化模型——单组织室模型(1-TCM)和Gould简化滞留模型(GSRM)——在不同输注条件下可能表现出截然不同的性能特征。前期研究表明，GSRM模型在各种输注条件下都表现稳定，但临床应用更广泛的4DM软件所采用的1-TCM模型，其性能是否受输注速率影响尚不明确。这个问题不仅关乎技术优化，更直接影响临床诊断准确性，因为在血流严重降低的病变区域，即使微小的测量偏差也可能导致完全不同的治疗决策。

为解开这个技术谜团，由Adrienne Koos领衔的研究团队开展了一项精心设计的对比研究。他们招募了98名志愿者，包括健康人群、心血管风险患者和透壁心肌梗死患者，通过同一天内重复进行静息和负荷状态下的PET-CT扫描，系统比较了快速与缓慢输注方案对1-TCM模型性能的影响。研究特别创新性地使用透壁心肌瘢痕区域作为"天然校准器"，因为数十年的生理学研究已确认，这类组织的静息血流不会超过0.30 mL/min/g，为评估模型准确性提供了黄金标准。

关键技术方法包括：采用随机交叉设计分配输注顺序，确保比较的公平性；使用4DM软件(2018版)实施1-TCM动力学分析，由固定操作人员统一处理；通过重复性系数(RC)和变异系数(COV)量化测试-再测试精度；以透壁瘢痕区域（经PET-FDG、心脏磁共振或临床特征确认）的血流测量值评估模型准确性。

输注方案对1-TCM模型精度的影响

研究发现，输注速率显著影响1-TCM模型的测量稳定性。在静息状态下，快速输注组(F-F)表现出更优的重复性，其重复性系数(RC%)为24.3%，明显优于缓慢输注组(S-S)的32.9%。变异系数(COV)指标同样证实了这一趋势（快速12.9% vs 缓慢17.4%，p=0.03）。在负荷状态下，由于实验设计限制未能进行相同输注条件的重复测试，但快速-缓慢交叉输注组的COV为9.6%，表明在不同输注条件下模型仍保持合理稳定性。组内相关系数(ICC)进一步验证了这些发现（静息ICC 0.72-0.87，负荷ICC 0.87）。

不同输注方案下的血流绝对值比较

尽管输注速率影响测量精度，但对血流绝对值的影响有限。统计分析显示，快速与缓慢输注组在静息MBF（0.93±0.25 vs 0.94±0.29 mL/min/g，p=0.727）和负荷MBF（2.23±0.75 vs 2.30±0.92 mL/min/g，p=0.082）方面均无显著差异。多因素方差分析混合模型进一步排除了临床分组和性别的交互影响，仅在负荷状态下发现性别主效应（女性sMBF 3.16 vs 男性2.44，p=0.0003）。

模型间精度对比

当采用快速输注方案时，1-TCM-4DM与GSRM-HeartSee表现出相当的精度水平（静息COV：12.7% vs 11.5%；负荷COV：9.6% vs 9.6%）。然而，在缓慢输注条件下，1-TCM-4DM的精度显著劣于GSRM-HeartSee（COV 17.4% vs 11.3%，p=0.011）。这一发现提示，输注方案的选择需要与具体使用的模型相匹配。

透壁瘢痕区域的准确性验证

在模型准确性评估方面，结果呈现出鲜明对比。GSRM模型在透壁瘢痕区域表现出色，其测量的rMBF值（快速：0.25±0.05；缓慢：0.29±0.05 mL/min/g）完全落在生理预期范围内（0.18-0.44 mL/min/g）。相反，1-TCM模型显著高估了瘢痕区域的血流（快速：0.79±0.33；缓慢：0.82±0.27 mL/min/g），超过生理上限近两倍，且两种输注方案间无差异（p=0.791）。值得注意的是，两种模型在相对放射性示踪剂摄取量(%RU)方面结果相似，说明差异主要源于血流计算算法而非图像质量本身。

讨论与意义

本研究首次系统评估了输注方案对4DM软件1-TCM模型性能的全面影响，填补了该领域的重要知识空白。研究发现具有明确的临床指导价值：对于使用4DM平台的实验室，优先选择快速输注方案（50 mL/min）可以优化测量精度；而对于需要评估低血流状态（如心肌瘢痕、微血管疾病）的临床场景，GSRM模型可能提供更可靠的结果。

1-TCM模型在瘢痕区域的高估现象可能源于多个技术因素：动脉输入函数定位误差在低血流区域会被放大；心肌边界分割不准确导致的部分容积效应；以及模型在低提取分数状态下的校正不足。这些发现提示，软件开发商可能需要针对低血流情况优化算法，例如引入区域特异性校正或增加生理约束条件。

值得注意的是，模型性能差异的临床影响具有不对称性。在血流正常的区域，即使存在适度误差也可能不影响诊断判断；但在血流严重降低的病变区域，同样的误差比例可能导致完全不同的临床分类。因此，在选择量化方法和扫描协议时，需要充分考虑目标患者群体的特点。

这项研究为PET-MBF定量标准化提供了重要技术依据，推动了个性化协议选择的发展。未来研究可以进一步探索模型整合的可能性，例如根据患者具体情况动态选择最优量化策略，或开发能够兼顾不同血流状态的新型混合模型。随着PET技术在冠心病管理中的作用日益突出，这类方法学优化将直接转化为更精准的临床决策和更好的患者预后。