研究目的
在18F-FDG-PET数据的放射组学分析之前研究特征的变化，并识别那些能够最小化不同PET成像系统间放射组学特征变化的特征提取和成像协议参数。
研究成果
我们的研究为从18F-FDG-PET/CT研究中选择优化特征提供了指导。我们能够证明，对于选定的图像参数和成像系统，可以最小化特征变化。
研究不足
该研究基于体模数据，可能无法完全代表人体组织的复杂性。不同站点间成像方案的差异也可能导致不一致性。
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<sup>18</sup>F-FDG-PET影像放射组学分析的优化特征提取
DOI：10.2967/jnumed.118.217612
期刊：Journal of Nuclear Medicine
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
18F-FDG-PET/CT图像的影像组学分析有望实现更精准的体内疾病特征描述。迄今多项研究表明，由于患者准备、成像方案、病灶勾画及特征提取的差异，纹理特征存在显著波动。本研究旨在分析18F-FDG-PET数据影像组学分析前的特征变异情况，并确定能最小化不同PET成像系统间影像组学特征变异的特征提取与成像参数。方法：采用13台PET/CT系统（12个中心）按当地方案对全身美国电气制造商协会图像质量模体进行成像，选取模体中4个最大球体（17-37mm）相关的37个影像组学特征。基于体素大小、直方图分箱及病灶体积变化的综合分析，建立特征与成像系统排序。通过单因素方差分析（ANOVA）评估体素大小、分箱大小及病灶体积亚组间的特征变异依赖性及趋势变化。结果：特征排序显示灰度共生矩阵（GLCM）和形态特征对PET成像系统变异最不敏感；成像系统排序表明使用点扩散函数（PSF）、小体素尺寸及窄高斯后滤波可有效减小特征变异。ANOVA亚组分析证实，在给定体素大小和分箱参数条件下，37个特征的变异均可实现最小化。结论：本研究为18F-FDG-PET/CT研究的优化特征选择提供指导，证实特定图像参数与成像系统组合可最小化特征变异，有助于影像专家与特征工程师提升未来PET/CT影像组学研究质量。
作者：
Laszlo Papp，Ivo Rausch，Marko Grahovac，Marcus Hacker，Thomas Beyer
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