EMATA:用于自动提取和建模动脉输入的工具箱,用于[¹⁸F]FDG大脑研究中的标记器动力学分析

科学领域:

• 核医学是一种核医学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医学成像分析分析 医学成像分析

背景情况:

• pozitron发射断层扫描 (PET) 对于个性化医学中的生物标志物研究至关重要.
• 定量PET分析依赖于精确的血辐射追踪剂度,通常来自侵入性动脉输入功能 (AIF) 测量.
• 图像衍生输入函数 (IDIF) 提供了一个不那么侵入性的替代方案,但通常需要使用血液样本进行部分体积效应 (PVE) 校正.

研究的目的:

• 介绍EMATA (用于Tracer动力分析的动脉输入的提取和建模),这是一个开源的MATLAB工具箱.
• 为了自动地从[18F]FDG大脑PET图像中提取IDIF.
• 为IDIF提供一种PVE校正方法,消除了血液采样的需要.

主要方法:

• EMATA应用于FDG动态大脑PET数据,来自80名受试者,分两个数据集 (健康对照组和质瘤患者).
• 在不同的扫描仪和采集协议中评估了工具箱的通用性.
• 使用IDIF (通过EMATA) 和AIF进行量化,对18名健康个体的第三个数据集进行了比较.

主要成果:

• 在不同的数据集中,EMATA成功地执行了IDIF提取.
• 在比较IDIF (来自EMATA) 和AIF时,观察到帕特拉克的Ki具有很高的一致性 (R2:0.98±0.02).
• 集成到EMATA中的PVE校正证明在没有取血样的情况下有效.

结论:

• 埃马塔证明了对各种PET数据集和获取参数的适应性.
• 该工具箱为定量PET分析提供可靠的动脉输入功能.
• 在PET研究中,EMATA促进了非侵入性,准确的动态建模.