源于：LIMI Lab 智能医学影像实验室

近日，龚南杰教授团队联合遵义医科大学附属医院以及重庆市医科大学附属第二医院合作完成的《Clinical validation of a deep learning model for low-count PET image enhancement》，在国际核医学与分子影像领域顶级期刊“欧核”European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging（EJNMMI）发表！

本研究通过双机构临床验证，评估了人工智能 PET重建增强技术在 PET 成像中的应用价值。研究结果表明，该技术仅需标准扫描时间的1/4，即可生成质量优于标准扫描的 PET 图像，在快速成像过程中实现了采集效率与图像质量的兼顾。该人工智能 PET重建增强技术技术在病灶检测方面表现出色，灵敏度高达 95.45%，特异性达 98.41%，为提升 PET 诊断效能提供了创新解决方案。

方法和结果

Methods and Results

研究发现 1：1/4 扫描时间实现 PET 图像质量反超标准采集

用标准扫描1/4时长（30秒）采集时，RaDynPET生成的 R30图像质量全面超越传统120秒标准采集（G120）。RaDynPET模型依托 SAU2Net架构（含注意力机制、嵌套残差U块），可将30秒低计数采集的PET图像（G30）增强为质量优于120秒标准采集（G120）的 R30图像。这意味着在压缩75%扫描时长的同时，R30不仅与 G120保持SUV定量一致性（CCC多数＞94%），还能通过模型抑制噪声，实现肝脏 SNR/CNR优于标准采集，真正突破“快速采集”与“高质量成像”的矛盾。G30、R30、G120成像效果见图1。

图1来自四名患者的G30、R30和G120PET图像展示示例，主要病灶位置由箭头指示。(a)为一名89岁男性弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的最大强度投影（MIP）图像，显示脾脏、脊柱和肌肉浸润以及全身多处肿大的淋巴结，伴有FDG高代谢。(b)、(c)和(d)分别为一名64岁女性肺癌患者、一名36岁男性肝癌患者和一名33岁女性乳腺癌患者的横断面图像。对比a行全身图可见，G30因采集时间短噪声显著（颗粒感强），R30经模型增强后，病灶边界与正常组织对比度媲美G120；聚焦b-d行局部病灶，R30在肝脏（b行）、腹部代谢区（c行）、小病灶（d行）的噪声抑制、细节还原度上，表现更优于G120，直观印证模型增强效果。

研究发现 2：RaDynPET图像增强性能优于其他深度学习方法

本研究纳入双机构异构队列（84例内部队列+36例外部队列，覆盖不同医疗机构、患者特征与扫描条件），通过跨队列临床验证，评估 RaDynPET在真实复杂场景中的可靠性与普适性。在双机构验证中，RaDynPET的图像增强效果通过峰值信噪比和结构相似性双指标，全面领先于cGAN、cycleGAN、RCAN等方法见表1。

表1 RaDynPET与其他深度学习方法的定量比较

注：PSNR和SSIM以平均值±SD表示。PSNR：峰值信噪比，SSIM：结构相似性指数测量。OSEM：有序子集期望最大化，临床标准算法。

研究发现 3：RaDynPET增强图像（R30）的肝脏SNR、CNR 显著优于传统 OSEM重建（G30/G120 ）

在肝脏信噪比（SNR，反映噪声抑制能力）、对比噪声比（CNR，反映病灶与背景对比度）关键指标上，RaDynPET增强生成的R30图像，显著优于30秒OSEM重建（G30）和120秒OSEM标准重建（G120）。图像评分分布见图2。

图2 每位患者在G30、R30和G120时TBR、SNR和CNR的病灶箱线图。采用Wilcoxon符号秩检验评估统计学意义，其中“*”、“**”和“***”分别表示p值小于0.05、0.01和0.001，“ns”表示无显著性差异。R30组的肝脏SNR和CNR显著优于G30和G120组，表明图像噪声降低。然而，G30、R30和G120组之间的 TBR 无显著差异，说明RaDynPET在增强图像质量时，未改变病灶与正常组织的代谢比值关系，保障了标准化摄取值（SUV）定量分析的可靠性——这一特征对肿瘤良恶性鉴别、疗效评估等依赖代谢定量的临床场景尤为关键。

讨论

Discussion

在快速成像方面，RaDynPET模型仅需标准扫描时间的1/4（30秒），即可生成质量优于标准扫描（G120）的 PET图像。研究表明，该模型能将30秒低计数采集的PET图像（G30）增强为 R30图像，其肝脏信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）分别比 G120高34.64%和24.35%，且主观图像质量评分（诊断信心、噪声抑制）显著更优。这一技术突破不仅缩短扫描时间，更通过定量指标超越传统标准，将PET图像质量提升至新水平。此外，RaDynPET在病灶检测中展现高灵敏度（95.45%）和特异性（98.41%）为临床精准诊断提供数据支撑。

在可靠性和普适性验证中，本研究采用双机构异构队列（内部84例+外部36例），覆盖不同医疗机构的设备参数、患者特征。外部队列数据显示，RaDynPET在不同临床环境中表现一致：R30与G120的SUV一致性相关系数（CCC）超过94.0%，病灶检测灵敏度/特异性达95.45%/98.41%，与内部队列结果无统计学差异。这表明RaDynPET的高性能不依赖特定数据集，在跨机构场景中具备稳定的诊断可靠性。

在临床相关性和未来应用方面，RaDynPET模型在减少扫描时间的同时提升图像质量，具有重要的临床意义。此外，RaDynPET在低计数PET扫描中的表现，表明其在PET成像中具有潜在应用价值，有助于进一步减少辐射暴露。RaDynPET作为一种高效的PET图像增强工具，有望在临床肿瘤学中广泛应用，尤其是在需要快速、准确成像的诊断和治疗规划中。

在研究局限性与未来方向方面，尽管研究结果令人鼓舞，但本研究仍存在一些局限性。例如，研究中瘦弱患者队列样本量较小，可能对亚组分析结果产生偏差。未来研究应纳入更多样化和更大规模的患者群体，以进一步验证模型的性能。此外，本研究仅涉及18F-FDGPET扫描，RaDynPET在其他示踪剂中的表现尚需评估。未来研究还应探索RaDynPET的临床诊断准确性，以全面评估其对患者管理决策的影响。

结论

Conclusion

本研究经多中心临床验证充分表明 RaDynPET 技术突破传统 PET 成像局限，仅用标准扫描时间的 1/4，便能达成与全时长扫描等同的高质量图像输出，成功实现快速成像与优质影像的双重目标。在病灶检测方面，RaDynPET 以 95.45% 的高灵敏度与 98.41% 的高特异性，展现出卓越的诊断性能，为提升 PET 成像的临床诊断效能提供了极具创新性的实践路径。后续，我们期待该技术在更多临床场景中深化应用，为核医学影像诊断发展注入新动能。