《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》:New compartment model for hepatic blood flow quantification in humans from 15O-water PET images
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为解决肝脏血流(HBF)量化难题,研究人员基于15 O - 水 PET 数据建模,新模型表现最佳且揭示相关关联。
# 新双输入模型在肝脏血流量化研究中的突破
在人体的生理运转中,肝脏如同一个至关重要的 “化工厂”,承担着众多关键功能,而肝脏血流(HBF)则是维持其正常运作的 “生命之河”。准确了解 HBF 对于评估肝脏健康、诊断多种疾病意义非凡。比如,肝动脉狭窄与 2 型糖尿病、肝硬化、代谢综合征以及心血管疾病等密切相关。
然而,量化 HBF 并非易事。肝脏拥有独特的双重血液供应系统,分别来自肝动脉和门静脉(PV)。传统的单组织房室模型(1TCM)在面对肝脏复杂的血流情况时,显得力不从心。由于无法准确考量门静脉的血流贡献,1TCM 会高估肝动脉血流,导致测量结果出现偏差。此外,受限于 PET 扫描仪的分辨率,门静脉因其管径细小,难以清晰成像,其浓度也无法便捷地通过非侵入性方法获取,这些问题一直阻碍着 HBF 的精准量化。
为了攻克这一难题,来自图尔库 PET 中心、图尔库大学和图尔库大学医院的研究人员开展了一项深入研究。他们致力于开发一种新的模型,以实现对 HBF 的精确估算,并探究年龄、性别和体重等因素对 HBF 的影响。该研究成果发表在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》杂志上。
研究人员主要采用了以下关键技术方法:
自动分割技术 :运用 TotalSegmentator(版本 1.0)对 CT 图像中的目标解剖结构进行自动分割,利用 Carimas(版本 2.10)检查 PET、CT 图像和分割掩码。
数据处理与分析工具 :借助 Python(版本 3.9.9)进行图像分析并提取时间 - 活性曲线(TAC),使用 R(版本 3.4.1)完成模型拟合和统计分析。
构建和比较多种模型 :构建新的双输入模型,并与 1TCM、谷口等人提出的基于脾脏估计时间延迟的双输入模型、里杰斯韦克等人使用的双输入模型进行对比。
下面让我们详细了解一下研究结果:
模型参数估计 :新模型得出平均动脉 HBF 为0.299 ± 0.168 mL/min/mL,平均门静脉 HBF 为0.930 ± 0.520 mL/min/mL,总 HBF 为1.229 ± 0.612 mL/min/mL。与其他两种双输入模型相比,新模型计算出的门静脉 HBF 占总 HBF 的比例( ) 较小。而 1TCM 严重低估了 HBF 和水的分配系数,无法单独准确估计动脉和门静脉 HBF。
模型性能评估 :通过计算平均相对误差(MRE)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)来评估模型性能。结果显示,新模型在 MRE 方面表现最佳,在三个双输入模型中,新模型和里杰斯韦克等人使用的双输入模型产生的 MSE 和 AIC 的中位数最小。经统计检验,新模型在性能上显著优于其他模型(p 值≤0.001)。
HBF 与性别、年龄、体重的关系 :研究发现,女性的门静脉 HBF 略高于男性,而动脉和总 HBF 略低于男性,但差异并不显著。同时,动脉和门静脉 HBF 之间存在中度正相关,总 HBF 与体重或体重指数(BMI)之间存在中度负相关,不过总 HBF 与年龄之间未发现显著相关性。
在研究结论和讨论部分,新双输入模型展现出诸多优势。它在 HBF 量化方面表现出色,结果较为准确和可靠。与其他模型相比,新模型不仅在误差指标上表现优异,计算效率也更高。尽管研究未发现 HBF 在性别和年龄方面存在显著差异,但总 HBF 与体重之间的负相关关系值得关注。这可能与肝脏体积和体重的关联、门静脉输入的潜在低估以及高 BMI 患者可能存在的基础疾病等因素有关。然而,由于研究对象年龄范围的限制,对于儿童、青少年与中年人群之间 HBF 是否存在差异,还需要进一步研究加以验证。此外,鉴于门静脉管径细小,在成像和浓度测量方面存在挑战,后续研究可聚焦于优化从 TotalSegmentator 获取的门静脉输入数据,探索部分容积效应校正等方法,以减少 HBF 估计中的偏差。
总的来说,这项研究为肝脏血流量化提供了新的有力工具和思路,新双输入模型结合自动分割技术,能够有效估算 HBF。研究结果对于深入理解肝脏血流生理机制、评估肝脏健康以及探索相关疾病的病理生理过程具有重要意义,为未来肝脏疾病的诊断和治疗提供了重要的理论依据和技术支持,也为该领域后续研究指明了方向。
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