阿尔茨海默病β-淀粉样蛋白PET成像中不同百分位数处理方法的可信度与临床诊断性能评估

《EJNMMI Physics》：Comparison and clinical validation of different centiloid processing methods in amyloid beta PET

　　

摘要

背景与目的

百分位数（Centiloid，CL）量表已成为阿尔茨海默病β-淀粉样蛋白（Aβ）PET成像中关键的定量指标。然而，处理方法的差异使其临床推广面临挑战。本研究系统地评估了不同CL处理方法的可信度和临床效用，以支持其在临床实践中的应用。

材料与方法

分析来自全球阿尔茨海默病协会交互网络（GAAIN）的¹⁸F-Florbetaben（FBB）和¹⁸F-Florbetapir（FBP）数据集，以及来自本地数据库的127名受试者（64名使用¹⁸F-FBB，63名使用¹⁸F-FBP）的数据。利用三个软件平台（SPM、PMOD和BTXBrain）的不同CL处理方法得出CL值。首先，通过使用线性回归将公共数据库图像得出的CL值与已发表的参考值进行比较，评估处理方法的稳健性。随后，生成本地数据集的CL值，并以12或24为临界值确定淀粉样蛋白沉积状态。以视觉评估结果作为参考标准评估诊断性能，相应计算灵敏度、特异性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）和准确度。

结果

基于MRI的方法始终符合既定标准（斜率：0.98–1.02；截距：?2–2 CL；R² > 0.98），并在CL临界值12和24时表现出显著的诊断性能（灵敏度/NPV = 100%；准确度 ≥ 94%）。仅基于PET的处理方法具有高度的示踪剂特异性。对于FBB，SPM和BTXBrain表现出稳健且可比的结果，所有关键指标均超过90%。对于FBP，BTXBrain在准确度（82.5–85.7%）、灵敏度（77.3–84.1%）和NPV（64.3–70.8%）方面的诊断性能优于SPM和PMOD。SPM在准确度（73.0–81.0%）、灵敏度（63.6–77.3%）和NPV（52.9–63.0%）方面表现中等。尽管PMOD达到了完美的特异性和PPV（100%），但其准确度（60.3–66.7%）、灵敏度（43.2–52.3%）和NPV（43.2–47.5%）最低。

结论

研究结果表明，基于MRI的方法能提供高度一致且稳健的诊断性能，而BTXBrain在仅基于PET的处理中相对具有优势，尤其是在使用FBP示踪剂时，尽管仍需进一步的多中心验证。