原題
Fully Automated Image-Based Multiplexing of Serial PET/CT Imaging for Facilitating Comprehensive Disease Phenotyping.
背景:単一トレーサーPET/CTは多次元表現型検査を制限する;PUMA(PET統一マルチトレーサーアラインメント)は、連続PET/CTスキャンの取得後多重化を可能にする。
方法:AI CTセグメンテーションは24領域ラベルを生成し、アフィンおよび対称微分同相レジストレーションはスキャンを整列させる。トレーサーを標準化し、RGBにマッピングした。114の多施設縦断的PET/CTを試験し、剛体/アフィン/変形可能な方法を比較し、Dice、臓器強度および腫瘍SUVの差を測定した。
結果:変形可能な登録が最もよく機能し、60%の臓器でDice>0.90、臓器強度差<3%、腫瘍SUV変化1.6%±0.9%であり、定量的忠実度を維持した。
結論:PUMAはベンダーに依存せず、PET定量を維持し、より豊富な疾患表現型のためのボクセル単位のマルチトレーサー統合を可能にする。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.125.269688
PMID: 40967756
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