《基於micro PET/CT對肺部腫瘤與炎症葡萄糖代謝動態特徵的研究》是依託北京航空航天大學，由喬惠婷擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於micro PET/CT對肺部腫瘤與炎症葡萄糖代謝動態特徵的研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：喬惠婷
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
組織葡萄糖代謝特徵差異是PET顯像區分腫瘤及其他組織的重要依據。腫瘤與炎症組織葡萄糖代謝的差異中包含了大量時間敏感性信息。通過PET動態成像可研究組織葡萄糖代謝動態特徵。本項目利用高解析度的micro PET/CT對小動物進行葡萄糖代謝動態特徵的基礎理論研究。本項目建立帶有肺部腫瘤和炎症的小鼠模型，實現肺癌與肺部炎症的原位觀測。基於組織葡萄糖代謝的數學模型，對反映腫瘤與炎症葡萄糖代謝的所有特徵進行系統地比較，確定代謝特徵的對比度和時間敏感性。在研究中結合聚類分析方法降低噪聲對圖像分析的影響，實現基於三維體素的代謝研究。本項目的成功研究，能夠加深對腫瘤組織的認識，構建在短時動態圖像中表征腫瘤的代謝參數模型，設計PET/CT的腫瘤分類器，對基於PET顯影的腫瘤診斷及方法改進提供理論依據和輔助指導。
結題摘要
腫瘤的早期診斷是有效提高腫瘤治療及患者生存率的有效途徑。通常腫瘤組織具有旺盛的葡萄糖特點，正電子發射斷層成像（positron emission tomography，PET）可利用放射性示蹤劑FDG觀測體內葡萄糖代謝情況 ，因此功能影像PET已成為腫瘤排查的重要手段之一。目前臨床使用PET成像多使用靜態成像，但PET可以動態觀測示蹤分子在體內的分布代謝情況，其中包含了腫瘤組織代謝的時間敏感性信息，亦可為腫瘤診斷提供參考。本課題圍繞腫瘤組織葡萄糖代謝動態特徵開展了基礎理論研究。首先構建了帶有腫瘤和炎症組織的小鼠模型，利用高解析度的micro PET/CT實現了對肺部腫瘤和肺部炎症的原位觀測。為了定量描述腫瘤及正常組織的動態代謝特點，課題組基於動態圖像建立了組織代謝的數學模型，並分析比較了不同組織的代謝差異及其時間敏感性信息。依據組織代謝特性，課題組分別利用K-means、Isodata聚類算法實現了對PET動態圖像中腫瘤組織的識別與分割，為得到了較好的聚類結果，課題組將聚類算法與空間約束相結合，提高了分割及識別的準確性。同時基於所建立的數學模型和臨床實際遇到的問題，課題組利用仿真研究定量分析了不同腫瘤大小對腫瘤診斷可能帶來的影響，當腫瘤體積小於5立方毫米時臨床常用PET腫瘤診斷指標標準化攝取值將出現偏差，可能造成惡性腫瘤的假陰性判斷，而使用最大化標準化攝取值作為指標可能的誤判尺寸閾值將降低為2立方毫米. 儘管利用時間敏感性信息可以提高腫瘤早期診斷的可能性，但動態圖像的大量信息是人工無法處理的，研究表明：依據組織代謝的定量特徵，可以通過圖像的聚類算法與空間約束相結合輔助臨床醫生進行腫瘤的識別與分割，但腫瘤大小、系統噪聲、隨機誤差以及運動偽影的影響依然是不可忽視的。
