自动与手动标准化在 SPECT 脑灌注图像分析中的对决：ECDaim 平台的实力验证

《Journal of Medical and Biological Engineering》：Validation of Automated Standardization Performance for ECDaim Software Developed Using a Taiwan-Specific Database

为评估 ECDaim 平台自动标准化与专家手动标准化差异，研究人员分析 390 例 SPECT 图像，发现二者结果相似，自动法适用且能提升诊断一致性。

　　本研究旨在评估 ECDaim 平台的自动标准化方法与专家手动标准化方法在 Tc-99^m-ECD 单光子发射计算机断层扫描（SPECT）脑灌注图像分析中的差异，并验证自动标准化方法在神经退行性疾病 SPECT 脑灌注图像中的适用性。研究人员利用当地痴呆数据库中 390 名受试者（包括认知正常（NC）、阿尔茨海默病（AD）、路易体痴呆（LBD）和血管性痴呆（VaD）患者）的数据，通过 ECDaim 平台对这两种标准化方法进行比较。所有图像均进行空间标准化，并采用豪斯多夫距离（HD）和迪西系数（DC）进行定量评估。研究分析了全脑以及海马体、后扣带回皮质和楔前叶等小脑部区域，测量四个脑叶的摄取率差异以评估定量成像性能。同时运用统计参数映射（SPM）比较组间差异，并采用 FWE 校正来可视化 AD 组和对照组之间显著的体素差异。结果显示，全脑分析中，四种组别的自动和手动标准化方法的 HD 值均小于 5 毫米，体积重叠（DC）超过 0.95，两种方法差异极小；在小脑部区域，HD 值小于 2 毫米，DC 值在 0.75 至 0.92 之间，后扣带回皮质（PCC）的 DC 值较低。不同脑叶区域摄取率的定量测量表明，所有组别的百分比误差均小于 2%。对 AD 组和 NC 组进行两样本 t 检验，结果显示两种标准化方法在体素统计结果的空间分布上相似。研究利用 HD 和 DC 确定了 Tc-99^m-ECD SPECT 图像自动标准化与专家手动标准化之间的一致性，二者结果相似。在研究的 390 张图像中，排除的异常值不到 5%，说明自动标准化方法稳健且适用于不同疾病组。这些结果表明，ECDaim 平台统一了成像分析流程，可能减少不同手动操作带来的差异，提高诊断一致性，并有助于整合人工智能模型为临床决策提供支持。