《Seminars in Nuclear Medicine》：PET/CT Normal Variants and Pitfalls in Paediatric Disorders
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18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（18F-FDG PET/CT）已成为评估儿童恶性肿瘤以及某些感染性和炎症性疾病时不可或缺的成像技术。然而，由于年龄相关的生理性示踪剂分布、发育变化、治疗带来的改变以及可能模仿疾病的技术伪影，解读儿童PET/CT结果往往具有挑
18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（18F-FDG PET/CT）已成为评估儿童恶性肿瘤以及某些感染性和炎症性疾病时不可或缺的成像技术。然而，由于年龄相关的生理性示踪剂分布、发育变化、治疗带来的改变以及可能模仿疾病的技术伪影，解读儿童PET/CT结果往往具有挑战性。熟悉儿童影像中常见的正常变异和潜在问题，并将PET检查结果与CT影像特征及临床病史仔细对照，对于准确解读影像至关重要。本综述总结了生理性的FDG摄取模式、常见的解读误区，以及提高诊断准确性、避免不必要的重复检查的实际策略。
引言
18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（18F-FDG PET/CT）已成为儿科临床中重要的成像手段，尤其用于评估淋巴瘤、肉瘤、神经母细胞瘤、朗格汉斯细胞组织细胞增生症等恶性肿瘤，以及部分感染性和炎症性疾病。PET/CT结合了PET提供的代谢信息与CT提供的解剖信息，有助于准确确定病变的位置并对其进行特征描述，从而提升诊断准确性，为患者提供最佳治疗方案。与成人相比，儿童的PET/CT解读更为复杂，因为FDG的生理性生物分布会随着年龄、生长和青春期发育而发生变化。许多正常结构在儿童期也会表现出较高的葡萄糖代谢率。
儿童的生理性FDG摄取模式具有独特性，可能会模拟疾病表现，从而导致假阳性结果。此外，感染、反应性淋巴结肿大和炎症性疾病在儿童中较为常见，这些良性病变在仅通过代谢成像时也可能表现出与恶性肿瘤类似的强烈FDG摄取现象。化疗后的胸腺增生、粒细胞集落刺激因子使用后的弥漫性骨髓活化，以及放疗或手术后的炎症反应，都可能进一步增加影像解读的难度。因此，了解生理性的FDG摄取模式、与年龄相关的变化、治疗引起的改变以及常见的解读误区，对于准确评估儿童的PET/CT检查结果十分重要。
本综述旨在全面概述儿童PET/CT检查中出现的正常变异和潜在问题，重点介绍有助于区分生理性良性表现与真正病理过程的影像特征。识别这些情况能够显著提高诊断的准确性，为接受PET/CT检查的儿童患者提供更科学的决策依据。
章节要点
儿童PET/CT检查的特殊注意事项
要在儿童身上获得优质的PET/CT图像，需要精心准备患者，并采用适合儿童的方式，在尽量减少辐射暴露的同时确保图像质量。与儿童及其监护人充分沟通检查流程，有助于缓解他们的焦虑情绪，提升配合度。营造舒适的环境，配备经验丰富的医护人员，提供适合儿童年龄的娱乐方式，并采取措施保持儿童体温，都可以减少因压力导致的生理性FDG摄取异常。
棕色脂肪组织
棕色脂肪组织是儿童和青少年PET/CT检查中出现假阳性结果的常见原因之一，约15%-20%的检查会出现此类情况。与主要作为能量储存库的白色脂肪组织不同，棕色脂肪组织是一种具有代谢活性的组织，专门负责非颤抖性产热。棕色脂肪细胞富含线粒体，这不仅使其呈现特有的棕色，还能将储存的能量转化为热量。由于这一特性
良性变异
FDG是葡萄糖代谢的标志物，并非恶性肿瘤所特有。在多种感染、炎症和良性疾病中，由于活性炎症细胞的代谢活动增强，也可能会出现FDG摄取增加的情况。了解这些疾病及其影像特征，对于避免假阳性解读至关重要。正确识别这些良性病因，既能减轻患者和监护人的焦虑，也能避免不必要的检查。
运动伪影
在PET/CT检查中，错位伪影较为常见，其主要原因是CT和PET扫描时的呼吸运动存在差异。这类伪影最常出现在膈肌和肺底部，因为呼吸时的移动会导致代谢数据和解剖数据对齐不准确，从而使示踪剂的摄取位置看起来偏离实际位置，进而可能导致病变定位错误。CT和PET之间的呼吸节律不一致
结论
解读儿童18F-FDG PET/CT结果，需要了解与生长发育相关的动态生理变化，以及感染、炎症和治疗所带来的影响。采用系统化的多模态方法，整合代谢、解剖和临床信息，才是准确解读影像的关键。了解这些正常变异和潜在问题，能够提升诊断的准确性，帮助制定合理的临床决策。
CRediT作者贡献说明
Archi Agrawal：概念设计、数据整理、正式分析、方法学研究、结果验证、图像可视化、初稿撰写、审稿与编辑。Gopinath Gnanasegran：结果验证、图像可视化、审稿与编辑。Kanhaiyalal Agrawal：数据整理、图像可视化、初稿撰写。Pramukh Kulkarni：数据整理、图像可视化、初稿撰写。Pradeep Palanivel：数据整理、图像可视化、初稿撰写。Suchismita Ghosh：数据整理。
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