原題
Actionable Feedback on Signal-to-Background Ratios During Drop-in Radioguided Surgery.
背景:PSMAトレーサーを用いた放射線誘導手術は、術中信号が低く、カウント/秒のみを使用した場合に病変の識別が制限される。ロボットコンソールにおけるリアルタイムの信号対バックグラウンド比(SBR)フィードバックが知覚と効率を改善するかどうかを試験した。
方法:TRACE IIサルベージRGS患者10名(対照群5名のみ、ライブSBR GUI群5名)のレトロスペクティブ分析。GUIはバックグラウンドサンプリングと色分けされたSBRを提供し、プローブの軌跡はビデオで追跡した。総スキャン時間と標的スキャン時間を測定し、マンホイットニー検定とスピアマン検定を用いた。
結果:14のPSMA集積病変が切除され、すべて悪性であった。SBRフィードバックにより、より焦点を絞った軌跡が得られ、総スキャン455→237秒(p=0.11)および標的スキャン299→212秒(p=0.15)の中央値が低下した。スキャン時間はin vivoカウントと逆相関し(ρ=-0.74、p=0.01)、正規化標的スキャン21.1→5.3 s/cps(p=0.08)であった。
結論:リアルタイムSBRは、決定性、標的識別、およびスキャン効率を改善し、SBRベースの指標の多施設検証をサポートした。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.125.271693
PMID: 41819829
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