源于：Meta MI 2025年07月11日 10:01 上海

PET/CT作为肿瘤诊断、分期及疗效评估的核心技术，其图像质量直接影响病灶检测的敏感性与定量分析的准确性。传统有序子集期望最大化算法（OSEM）虽在临床广泛应用，但存在显著局限：随着患者 BMI升高，图像噪声增加、分辨率下降，导致肥胖患者的亚厘米病灶（≤1 cm）易被漏诊，定量指标（如SUV）的可靠性显著降低。肥胖患者诊断效能受限已成为全球性临床难题。尽管基于深度学习的重建算法逐渐兴起，但现有研究多聚焦特定人群或单一病灶类型，对BMI分层的系统性验证仍显不足。如何通过算法优化实现“全BMI覆盖”的高质量成像，成为临床亟待突破的瓶颈。本研究通过视觉评估与定量分析相结合的方法，系统性评估深度渐进学习（DPL）算法在不同BMI水平及病灶大小中的性能表现，该研究范式对恶性肿瘤早期发现与及时干预具有重要临床价值。

2.1.受试者筛选与分组：

研究团队严格筛选150例肿瘤患者，依据WHO体重指数（BMI）分类标准分为三组：偏瘦组（BMI <18.5，n=18），正常组（18.5 ≤ BMI <25，n=72 ），超重组（BMI ≥25，n=60）。共标记466个病灶（含217个亚厘米病灶，≤1 cm）。各组基线特征（包括年龄、性别、血糖水平、单位体重示踪剂注射剂量及摄取时间）均无统计学显著差异（P>0.05），确保组间可比性。

2.2.数据采集与重建：

采用联影uMI 780全数字化PET/CT扫描仪，设置3-5个床位进行全身扫描，每个床位采集时间1.5分钟。原始数据分别通过OSEM 算法与DPL算法进行图像重建，确保重建参数一致性。

2.3.视觉评估：

两名具有10年以上经验的核医学医师采用双盲法独立评估图像质量，评估维度包括：整体质量、解剖结构锐利度、噪声水平和诊断信心。采用5分量表：1分（不可接受）至5分（优秀）。临床可接受阈值为≥3分，≤2分视为诊断价值不足。评分结果证实，更高分值对应更优的视觉图像质量。

2.4.定量分析：

计算以下客观指标：

肝脏均匀性指数（IUI_Liver）：值越接近1，表明图像均匀性与质量越佳；

肝脏信噪比（SNR_Liver ）：值越高，反映图像质量越优。

2.5.病灶诊断效能：

基于BMI分层（偏瘦/正常/超重组）与病灶大小（≤1 cm vs. >1 cm）双维度，对比分析：最大标准化摄取值（SUV_max）、信背比(SBR_Lesion)、信噪比(SNR_Lesion) 、对比背景比(CBR_Lesion)及对比噪声比(CNR_Lesion)。

2.6.数据统计与分析：

研究首次构建BMI分层的多模态评估体系，采用配对t检验、Mann-Whitney U检验及Kruskal-Wallis检验验证组间差异显著性（显著性水平α=0.05）。

3.1.图像质量视觉评估

视觉评分中，DPL在所有BMI组中均显著优于OSEM（ P<0.001）。对于超重患者，DPL使图像整体评分提升31.8%，噪声降低51.7%，诊断信心提高19.0%。

图1：PET图像经OSEM和DPL算法重建后的视觉评分对比。UW=偏瘦组， N=正常组，O=超重组。*表示P<0.05，***表示P<0.001

图2：不同BMI类别的典型PET MIP图像。DPL重建图像展现出显著优于OSEM重建的视觉质量。从左至右，患者BMI值分别为17.58（偏瘦）、23.73（正常）和33.25 （超重）

3.2.图像质量定量分析

定量指标显示，DPL图像中IUI_Liver指标较OSEM显著降低，SNR_Liver指标实现跨越式提升。DPL的SNR_Liver指标在超重组中较OSEM提高80% ，且随BMI增长保持稳定（OSEM组SNR下降19.1%）。

图3：不同BMI患者采用两种PET重建算法的定量图像质量参数对比

3.3. 病灶诊断效能

DPL算法在所有病灶大小和BMI组别中，其SBR_Lesion、SNR_Lesion、CBR_Lesion、CNR_Lesion和SUV_max数值均显著高于OSEM（z值范围：-10.13至-5.74 ，P<0.001）

图4：不同BMI患者中OSEM与DPL算法对大病灶和亚厘米病灶的诊断性能对比。LLO = OSEM重建的大病灶，LLD = DPL重建的大病灶，SLO = OSEM重建的亚厘米病灶，SLD = DPL重建的亚厘米病灶

在各类体型患者典型病例中，DPL重建使大病灶SUV_max提升23.4%-57.1%，亚厘米病灶提升21.0%-61.5%，其中偏瘦患者微小病灶改善最为显著（淋巴结转移SUV_max提升61.5%）

图5：不同 BMI组别患者大病灶与亚厘米病灶的OSEM与DPL重建PET/CT典型图像对比。其中a-d为偏瘦组（BMI 16.30）宫颈癌女性患者的腹膜后2.63cm转移淋巴结，e-h为正常组（BMI 21.23）肺癌男性患者的左肺下叶3.88cm肿块，i-l为超重组（BMI 25.39）恶性黑色素瘤女性患者的左锁骨下1.62cm转移淋巴结；亚厘米病灶案例中， m-p显示偏瘦组（BMI 16.18）肺癌女性患者左肺门0.58cm转移淋巴结，q-t为正常组（BMI 23.73）淋巴瘤女性患者左颈部0.51cm淋巴结，u-x为超重组（BMI 28.23）肝癌男性患者0.88cm转移灶。所有案例均采用统一显示模式：第1、3列为横断面PET/CT融合图像，第2、4 列为PET最大密度投影（MIP），奇数行显示OSEM重建结果，偶数行显示DPL重建结果

本研究通过对比不同BMI组别（偏瘦、正常、超重）患者的PET图像重建效果，证实DPL算法较传统OSEM具有显著优势。定量分析显示，DPL在所有BMI组别中均能显著提升图像质量参数，其中超重患者的信噪比提升达80.1%，亚厘米病灶的诊断效能也得到显著提升。尤为重要的是，DPL有效克服了OSEM图像质量随BMI增加而显著下降的问题，使各类体型患者都能获得稳定的高质量图像。

在临床价值方面，DPL展现出三大突破性优势：首先，仅需1.5分钟/ 床位的采集时间即可达到诊断标准，较OSEM所需的15分钟大幅提升检查效率；其次，对亚厘米病灶的检出能力显著增强，对比噪声比的提升极大降低了微小转移灶的漏诊风险；第三，其卓越的噪声抑制能力使肥胖患者也能获得与正常体型相当的图像质量，解决了长期困扰临床的肥胖患者PET成像难题。

虽然DPL展现出显著优势，但本研究仍存在若干局限性。首先，受试者中BMI超过30的肥胖患者比例相对较少，若能纳入更多重度肥胖病例，可能会更明显地体现DPL相对于OSEM的优越性。其次，当前版本的DPL算法仅支持¹⁸F-FDG显像剂的重建，若需应用于⁶⁸Ga等其他放射性药物，则必须重新训练模型参数。此外，研究还发现，当单床位采集时间延长至2.5 分钟以上时，DPL相对于OSEM的性能优势会出现一定程度的减弱。

DPL算法实现了双重突破：一方面为肥胖患者提供了与传统体型相当的优质成像，另一方面显著提升了亚厘米级病灶的检出率，这将有力推动肿瘤早期精准诊断的临床实践。基于本研究结果，我们建议将DPL算法纳入 ¹⁸F-FDG PET/CT的常规重建方案，特别适用于图像质量要求较高的临床场景。

[1] Chen, Z., Yang, H., Qi, M. et al. Enhancing ¹⁸F-FDG PET image quality and lesion diagnostic performance across different body mass index using the deep progressive learning reconstruction algorithm. Cancer Imaging 25, 58 (2025). https://doi.org/10.1186/s40644-025-00877-x

复旦大学附属肿瘤医院核医学科

复旦大学附属肿瘤医院是国家卫生健康委员会预算管理单位，是复旦大学的直属附属医院，建院于1931年3月1日，是我国成立最早的，集医、教、研、防为一体的三级甲等肿瘤专科医院。

复旦大学附属肿瘤医院核医学科创建于 1958年，为国家教育部首批影像医学核医学专业硕博士学位授予点，是国家放射性药物临床试验基地，是上海市核医学住院医师规范化培训基地和上海市核医学专科医师规范化培训基地，是复旦大学生物医学影像研究中心的挂靠单位，也是复旦大学核物理与离子束应用教育部重点实验室联建单位之一。科室拥有放射性药品IV类许可证，可开展30多种新型分子影像探针的研发和临床转化。科室拥有PET/MRI 1台、PET/CT 4台、乳腺PET 2台、SPECT/CT 4台、SPECT 1台，医用回旋加速器3台及多种化学合成模块，已临床转化30多种分子影像探针。拥有小动物PET/CT、7.0T小动物MRI和小动物SPECT/CT等设备，为新药临床前转化提供了有力支撑，科室连续 11年来PET/CT和SPECT/CT年检查量均超过1万例次，近2年PET/CT年检查量更是突破2万例。

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