自动关节分割可实现使用[18F]FDG和[18F]NaF PET/CT对退行性变进行定量分子成像

《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》：Automated joint segmentation enables quantitative molecular imaging of degeneration with [1?F]FDG and [1?F]NaF PET/CT

　　

目的：由于关节边界模糊，使用PET手动量化关节代谢和炎症耗时且难以标准化。研究人员旨在开发一种自动关节分割方法，利用[¹⁸F]氟脱氧葡萄糖（FDG）和[¹⁸F]氟化钠（NaF）PET/计算机断层扫描（PET/CT）高效可靠地量化负重关节的活性。方法：使用TotalSegmentator模型从CT扫描生成分割。在此基础上，通过在设定距离阈值内识别相邻骨之间的区域，分割出30个负重关节。分析了健康志愿者的扫描（75例FDG，80例NaF）。计算每个关节区域的平均标准化摄取值（SUV_mean），并采用Pearson相关分析评估与年龄和体重指数（BMI）的关系。在每个示踪剂-协变量家族内应用Benjamini–Hochberg错误发现率（FDR）校正。结果：自动方法将分割时间从30分钟减少至约1.5分钟/扫描。同一参与者两次PET/CT扫描独立生成的关节ROI体积高度一致（中位数r=0.98，中位数组内相关系数0.94）。经FDR校正后，NaF摄取在胸椎（T3-T6、T7-T8、T9-T11）和腰骶椎（L5-S1）椎间盘（IVDs）以及骶髂（SI）关节、髋关节和膝关节中与BMI呈正相关，在颈椎椎间盘（C1-C2、C3-C7）中与年龄呈正相关，在T4-T5、T6-T7、L1-L2及双侧SI关节中与年龄呈负相关（所有q<0.05）。FDG摄取在C1-T6（除T1-T2外）和T9-S1的IVDs、双侧SI关节、左髋及双侧膝关节中与BMI呈正相关，在双侧膝关节中与年龄呈正相关，在T2-T3及双侧SI关节中与年龄呈负相关（所有q<0.05）。满足p<0.05但未达q<0.05的关联在表2、3、4和5中列出。颈椎NaF-年龄正相关仅出现在SUV_mean与ROI大小显著相关的关节中，因此报告为暂定结果。结论：研究人员的分割方法可快速量化关节代谢，并揭示了PET示踪剂摄取、BMI和年龄之间的显著关联。该方法为未来的PET/CT关节分析提供了标准化框架。临床试验注册：心血管分子钙化评估（CAMONA），ClinicalTrials.gov NCT01724749。https://clinicaltrials.gov/study/NCT01724749。

**论文解读：基于自动关节分割的[¹⁸F]FDG和[¹⁸F]NaF PET/CT定量分子成像研究**

**研究背景与问题**
退行性关节疾病是关节炎和残疾的主要原因，以关节间隙内关节软骨的细胞外基质进行性破坏为特征。尽管年龄相关过程（如细胞衰老、炎症、氧化应激和有限再生能力）以及机械因素（如负重负荷、生物力学模式和创伤）已被证实与退行性变化特别是骨关节炎（OA）相关，但确切的驱动机制仍未完全阐明。正电子发射断层扫描（PET）作为一种功能成像模态，可用于研究关节病的病理生理学。其中，[¹⁸F]氟脱氧葡萄糖（FDG）通过追踪炎症细胞的糖酵解活性研究炎症性疾病，而[¹⁸F]氟化钠（NaF）则通过结合掺入骨结晶基质的氟磷灰石追踪成骨细胞活性和骨转换。然而，当前PET/CT研究依赖手动或半自动分割方法（如阈值法定义感兴趣区ROI），这在脊柱关节等复杂区域尤其耗时且易出错，球形ROI的选择进一步引入观察者间变异性和定义不一致性，降低研究结果的可重复性。因此，研究人员旨在开发一种基于人工智能（AI）的自动关节分割方法，利用TotalSegmentator模型（基于nnU-Net架构）实现PET/CT上多个负重关节的同步自动定义，并通过分析FDG和NaF摄取与年龄和体重指数（BMI）——两个最重要的年龄相关关节退行性变风险因素——的相关性来验证该方法。该论文发表在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》。

**主要技术方法**
研究人员采用来自CAMONA研究（奥登塞大学医院，2012-2014年）的回顾性横断面数据，包括89名健康志愿者和50名心绞痛患者，但本研究仅纳入健康志愿者（75例FDG扫描，80例NaF扫描）。关键技术方法包括：使用TotalSegmentator模型（基于nnU-Net的深度学习架构）对CT扫描进行骨分割，生成包含117个类别的分割掩膜；随后开发一种基于距离阈值的关节隔离算法，在相邻骨之间定义2体素（椎间盘）或3体素（其他关节）的间隙作为关节ROI；计算每个ROI内体素的平均标准化摄取值（SUV_mean）；通过Hounsfield单位（HU）阈值（200 HU）和去噪步骤生成参考骨掩膜，计算单侧重叠率（包含指数）验证分割准确性；采用Pearson相关分析评估SUV_mean与年龄和BMI的关联，并在每个示踪剂-协变量家族内应用Benjamini–Hochberg错误发现率（FDR）校正；通过同一参与者两次独立PET/CT扫描（FDG和NaF，不同日期）的ROI体积比较评估可重复性。

**研究结果**
**分割时间与可重复性：** 自动方法将每例扫描的30个关节分割时间从30分钟降至约1.5分钟。来自同一参与者两次独立PET/CT扫描的关节ROI体积高度一致（中位数Pearson相关系数r=0.98，中位数组内相关系数ICC=0.94，中位数系统差异0.6%），表明方法对定位和重建变异的鲁棒性。
**NaF摄取与BMI：** 经FDR校正后，NaF SUV_mean在胸椎T3-T6、T7-T8、T9-T11及腰骶椎L5-S1椎间盘（IVDs）、双侧骶髂（SI）关节、髋关节和膝关节中与BMI呈显著正相关（如T5-T6：r=0.349，p<0.003；双侧膝关节：r=0.58，p<0.001）。
**NaF摄取与年龄：** 颈椎IVDs（C1-C2、C3-C7）中NaF SUV_mean与年龄呈正相关（r=0.36，p<0.01），而中胸椎T4-T5、T6-T7、L1-L2及双侧SI关节中呈负相关（如双侧SI：r=-0.52，p<0.001）。但颈椎正相关仅出现在SUV_mean与ROI体素计数显著相关的关节中，因此被报告为暂定结果。
**FDG摄取与BMI：** FDG SUV_mean在C1-T6（除T1-T2）和T9-S1的IVDs、双侧SI关节、左髋及双侧膝关节中与BMI呈显著正相关（如L4-L5：r=0.62，p<0.001；双侧膝关节：r=0.53，p<0.001）。
**FDG摄取与年龄：** 双侧膝关节中FDG SUV_mean与年龄呈正相关（r=0.35，p<0.01），而T2-T3及双侧SI关节中呈负相关（如双侧SI：r=-0.34，p<0.01）。
**几何敏感性分析：** SUV_mean对ROI大小的依赖性在FDG中可忽略（中位数r=-0.03），在NaF中除颈椎（所有颈椎关节r=+0.25至+0.42，p≤0.005）外也无显著相关性；SUV_max则与ROI大小相关性更强（中位数r=+0.51 for NaF，+0.16 for FDG），且变异更大。

**讨论与结论**
讨论部分指出，该AI方法显著提高了分割效率和可重复性，消除了手动ROI定义的观察者间变异。NaF与BMI的正相关反映了负重诱导的骨转换活性，而FDG与BMI的正相关提示炎症性代谢增加。年龄相关结果呈现区域特异性：颈椎和膝关节的摄取增加可能代表早期退行性变中的活跃重塑或炎症，而中胸椎和SI关节的摄取降低则可能反映晚期退行性变（如骨硬化、纤维化）或血管灌注减少导致的示踪剂输送下降。方法设计上，基于距离的几何规则避免了关节特异性标注的成本，但可能在骨-骨接触的晚期病变中失效。研究还讨论了部分容积效应和ROI大小依赖性的影响，强调颈椎NaF-年龄关联需谨慎解释。局限性包括回顾性设计、缺乏外部验证、无同示踪剂扫描-重扫描数据、几何准确性评估基于HU阈值而非专家手动勾画、ROI阈值以体素而非毫米定义导致的物理尺寸变异、以及未筛选无症状退行性变等。
**结论：** 本研究提出了一种使用TotalSegmentator模型的自动关节分割技术，用于通过FDG和NaF PET/CT成像量化关节代谢活性。该方法相对于标准手动分割技术实现了快速、操作者独立的PET/CT量化。其效率和易用性使其成为进一步研究的有前景工具，并支持PET/CT在检测关节代谢变化中的应用。