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脑部动态<sup>18</sup>F-FDG PET中区域与局部定量示踪动力学建模的线性最小二乘法、非线性最小二乘法及Patlak图形法比较评估

DOI：10.1002/mp.13366 期刊：Medical Physics 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 目的：动态18F-FDG PET可在区域和局部（体素）层面定量评估脑葡萄糖代谢。尽管对噪声敏感且计算成本高昂，非线性最小二乘法（NLS）优化仍是估算动力学模型参数的参考方法。然而，为处理高分辨率噪声数据，研究者提出了包括线性最小二乘法（LLS）和Patlak图形法在内的更快速技术，这些方法为临床常规应用提供了更具适应性的解决方案。既往研究在评估现有算法的相对性能时，缺乏对真实采集条件下动力学参数估算的精确评价。方法：本研究基于数值模拟和患者数据，系统比较了采用NLS、LLS和Patlak方法进行动态脑18F-FDG PET动力学建模的可行性和相关性。通过数值模拟研究典型噪声水平下的参数估算偏差与方差；利用患者数据评估三种方法在区域和体素尺度的吻合度，并检验估算结果对患者头部运动的稳健性。结果与结论：研究发现，在区域层面NLS与LLS提供的动力学参数估算值（K1和k3）具有相似的偏差与方差特征（NLS偏差±相对标准差为0.0±5.1%，LLS为0.1%±4.9%；NLS为0.1%±4.5%，LLS为-0.7%±4.4%），但NLS对患者运动的敏感性略低。在体素层面，当患者运动可忽略或已校正时，LLS提供了具有吸引力的局部映射替代方案——其与NLS值高度相关（实际数据Pearson's r=0.95），且计算耗时降低两个数量级以上。最后，Patlak方法被证实是估算区域和体素尺度参数值（无论是否存在头部运动）最稳健准确的技术，既能实现低偏差/低方差的定量分析（Patlak与NLS偏差±相对标准差分别为-1.5±9.5%和-4.1±19.7%），又能生成适合视觉评估的平滑参数图像。
作者： Fay?al Ben Bouallègue，Fabien Vauchot，Denis Mariano-Goulart
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

基于数值模拟和患者数据，系统比较非线性最小二乘法（NLS）、线性最小二乘法（LLS）和Patlak图形法用于动态脑部18F-FDG PET动力学建模的可行性和针对性，以实现区域和局部定量评估。

研究成果

NLS最适合用于区域动力学建模，具有低偏差和低方差的优势，但计算成本较高。LLS是体素水平估计的可行替代方案，与NLS高度相关，但对运动更敏感。Patlak方法在Ki估计中最稳健高效，能提供平滑的参数图像且对运动敏感性低，适合临床常规应用。

研究不足

该研究假设FDG的去磷酸化作用可忽略不计，但这一假设可能不适用于肿瘤等所有组织类型。数值模拟采用了特定的噪声水平和参数范围，可能无法涵盖所有临床场景?；颊咴硕Ｄ饨鱿抻谔囟ㄊ奔渲『秃宋恢谩?/p>

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