数字脑模型库的构建及其在帕金森病DAT SPECT成像研究中的应用

本研究针对帕金森病(PD)早期诊断中多巴胺转运体(DAT) SPECT成像的技术瓶颈，开发了包含1000例正常与异常PD阶段的数字脑模型库，整合蒙特卡洛(MC)模拟技术评估了99mTc-TRODAT-1和123I-ioflupane两种示踪剂的衰减校正(AC)与散射校正(SC)效果。结果显示AC+SC联合校正可显著提升图像定量准确性，为PD虚拟临床试验提供了标准化研究工具。

　　

随着全球老龄化加剧，帕金森病(PD)已成为增长最快的神经退行性疾病，其诊断依赖多巴胺转运体(DAT)的核医学成像。然而现有SPECT技术面临两大挑战：一是缺乏反映不同PD阶段的标准化数字脑模型，二是光子衰减和散射效应严重影响^99mTc和¹²³I两种常用示踪剂的定量准确性。澳门大学生物医学影像实验室的研究团队在《EJNMMI Physics》发表的研究，通过创新性整合临床影像数据与计算模型，为这些难题提供了系统性解决方案。

研究团队采用多模态医学影像分析技术，首先从PPMI数据库的200例T1 MRI中分割出纹状体、脑背景和冷区结构，结合临床SPECT的纹状体结合比(SBR)数据构建解剖-功能融合模型。关键技术包括：1)基于FSL和FIRST工具的自动脑区分割；2)蒙特卡洛模拟工具SIMIND生成带噪声投影；3)双/三重能量窗散射校正算法；4)基于视觉评估分类(VI)的四级PD模型体系。通过随机配对解剖结构并赋予符合临床统计的SBR值，最终建立了包含1000例模型的标准化数据库。

材料与方法
研究创新性地采用临床数据驱动的建模策略：从200例PD患者MRI中提取纹状体体积变异数据，证实不同PD阶段纹状体体积差异<10%，为模型稳定性提供依据。通过建立SBR恢复曲线校正系统特异性偏差，使模型适用于不同SPECT设备。

结果
模拟数据与临床影像的对比验证显示：1)噪声水平(COV=1.005±0.050 vs 1.009±0.078)和噪声功率谱高度一致；2)结构相似性指数(SSIM1)验证了模型在四种VI分类中的临床等效性(p>0.05)。

讨论
该研究突破性地解决了三个关键问题：首先，通过随机配对解剖结构实现"虚拟人群"构建，避免了个体化建模的繁琐流程；其次，首次系统比较了^99mTc和¹²³I在AC+SC联合校正下的性能差异，证实衰减校正在SPECT定量中的主导作用(MAE降低37.2%)；最后，建立的开放获取模型库支持深度学习等前沿研究，其模块化设计允许扩展至PET等其他模态。

这项研究为PD影像研究提供了三大价值：1)作为虚拟临床试验的基础平台，2)优化SPECT采集重建参数的黄金标准，3)解决AI研究中标注数据短缺的瓶颈问题。未来可通过纳入中间型VI病例和扩大样本来源进一步提升模型临床转化价值。