时间平衡点对全身Patlak参数成像的区域性影响：基于多组织分类的全身体水平分析

《EJNMMI Physics》：Regional impact of time-to-equilibrium on indirect Patlak whole-body parametric imaging: a multi-tissue class analysis at the entire body level

本研究针对Patlak参数成像中时间平衡点(t)经验性统一设置的问题，通过多组织分割技术系统评估了不同t值对动力学参数估计的区域性影响。研究发现Ki和dv参数估计对t变化的敏感性存在显著器官差异性，肺部、肝脏和脾脏等器官表现出最高偏差度。这一发现挑战了传统单一t设置方法的合理性，为开发自适应t*算法提供了重要理论依据。

　　

在分子影像学领域，正电子发射断层扫描(PET)能够无创量化体内的病理生理过程。通过将数学模型应用于动态PET数据，可以生成提供生物学过程深入见解的高级参数图像。其中，Patlak参数成像因其简单性和鲁棒性成为最广泛使用的动力学方法，但其应用始终面临一个关键挑战——时间平衡点(t^*)的确定。

传统上，t通常被经验性地设置为注射放射性示踪剂后30-35分钟，并在整个扫描区域内统一应用。然而，随着长轴视野(LAFOV) PET系统的商业化，以及人工智能分割工具的发展，实现全身体水平的多组织自动分割已成为可能，这为重新评估t在全身水平的影响提供了独特机遇。

Sivapathasundaram等人发表在《EJNMMI Physics》的研究，正是针对这一科学问题展开的系统性探索。研究团队旨在评估时间平衡点(t^*)变化对间接Patlak全身参数成像的区域性影响，采用创新的多组织分割方法在整身体水平进行分析。

研究团队回顾性分析了53例接受一小时动态¹⁸F-FDG PET/CT扫描的患者数据。使用自主研发的PET KinetiX软件，分别计算了四个不同t^*值(10、20、30和45分钟)下的净流入率(K_i)和血液分布体积(dv)参数图。通过自动化分割技术，从10个预定义的组织结构中提取体素级的K_i和dv值。

关键技术方法包括：采用一体化短轴视野PET/CT设备进行一小时全身动态采集；使用PET KinetiX软件进行快速的间接PET动力学参数建模；应用TotalSegmentator工具进行全自动多组织分割；以t^*30分钟为参考，计算相对平均误差和相对绝对平均误差；通过Pearson相关系数评估参数间线性关系。

研究结果揭示了令人关注的器官特异性差异：

动力学参数对t的敏感性分析*

与参考t30相比，K_i估计值在t10时显示最大低估(-21.4%，肝脏)和最大高估(7.3%，皮下脂肪组织)。在t20时，偏差范围缩小(-13.8%至2.4%)。而在t45时，所有组织结构均出现一致性高估，中位偏差达19.4%。特别值得注意的是，大脑的K_i估计值在不同t^*下均保持高度稳定性，偏差均小于10%。

dv参数的空间变异性

dv值对t变化表现出更大的敏感性，且影响模式因器官而异。在t10时，偏差范围从-25.2%(大脑)到8.6%(脾脏)；t20时范围为-13.7%至5.7%；t45时则为-15.5%至8.8%。大脑在所有t^*条件下都是受影响最严重的组织结构。

参数相关性评估

无论t如何变化，所有器官的K_i值均表现出强线性相关性(r>0.7)。相比之下，dv值的相关性强度变异性更大，在t45时，80%器官的相关系数降至0.7以下。

可视化差异映射

体素级相对误差图清晰展示了参数估计偏差的空间分布特征。在t10和t20时，肺部、肝脏和脾脏等器官出现明显低估；而在t^*45时，这些器官则表现为系统性高估。

研究结论与讨论部分强调了几个关键科学问题。器官特异性偏差变异性可能源于多种因素：葡萄糖-6-磷酸酶的区域性表达会影响FDG动力学的可逆性，特别是在肝脏中该酶丰富表达；器官特异性血容量分数在FDG摄取中起关键作用，这或许解释了肝脏、脾脏和肺部对t^*变化的高度敏感性；除已充分研究的己糖激酶活性外，组织依赖性流入率提示可能存在其他影响FDG摄取的机制。

这项研究的重要启示在于，传统在全身体Patlak成像中应用单一固定t的做法需要重新审视。不同器官达到动力学平衡的时间可能存在本质差异，这要求我们开发更为灵活的、可能基于器官特性或甚至基于体素水平的自适应t确定方法。

尽管研究存在回顾性单中心设计和基于传统SAFOV PET系统的局限性，但其发现在分子影像定量分析领域具有重要价值。随着LAFOV PET技术的普及和人工智能分割工具的进步，实现真正个性化的动力学参数分析已成为可能。未来研究应重点关注病变组织(如肿瘤)的特异性动力学行为，以及开发整合器官特异性血容量分数和可逆性代谢校正的先进Patlak模型。

这项研究为优化临床PET定量分析流程提供了重要科学依据，推动分子影像从"一刀切"的标准化方法向精准化、个体化定量分析方向发展。