翟威豪，何 薇

復(fù)旦大學(xué)附屬華東醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科，上海 200040

近年來，18F-FDG正電子發(fā)射體層成像（positron emission tomography，PET）/計算機(jī)體層成像（computed tomography，CT）因能提供解剖及功能信息而廣泛應(yīng)用于彌漫大B細(xì)胞淋巴瘤（diffuse large B cell lymphoma，DLBCL）的診斷、分期、療效評價及預(yù)后預(yù)測等方面［1-7］。18F-FDG PET/CT可以為臨床提供半定量代謝參數(shù)，反映腫瘤的生物學(xué)行為，包括標(biāo)準(zhǔn)攝取值（standard uptake value，SUV）、腫瘤代謝體積（metabolic tumor volume，MTV）和病灶糖酵解總量（total lesion glycolysis，TLG）等。通常，淋巴瘤患者的PET/CT代謝參數(shù)通過手工勾畫病灶來測量，因淋巴瘤往往侵犯范圍較大，且常伴有骨髓浸潤［8］，測量結(jié)果受操作者主觀影響較大，手工勾畫費時費力且可重復(fù)性差，大大加重了醫(yī)師的負(fù)擔(dān)。病灶自動勾畫的應(yīng)用可以減少因不同核醫(yī)學(xué)科醫(yī)師操作之間的差異而導(dǎo)致的測量誤差，使獲得的PET/CT代謝參數(shù)具有穩(wěn)定性及可重復(fù)性。本研究擬使用自動勾畫軟件對DLBCL患者進(jìn)行病灶勾畫并測量代謝參數(shù)，比較其與手工勾畫的差異，探討自動勾畫方式應(yīng)用于臨床DLBCL患者的可行性。

1 資料和方法

1.1 一般資料

回顧并分析2020年4月—2021年5月于復(fù)旦大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬華東醫(yī)院就診的52例DLBCL患者資料，其中男性29例，女性23例，年齡25～88歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：① 經(jīng)組織學(xué)確診為DLBCL；② 患者資料及影像學(xué)資料完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：①肝臟代謝異常者；② 轉(zhuǎn)化型淋巴瘤或淋巴瘤復(fù)發(fā)；③ 哺乳期或妊娠期婦女、心力衰竭、嚴(yán)重精神疾病或肝腎功能不全患者。

1.2 檢查方法

采用荷蘭Philips公司的Vereos數(shù)字化PET/CT機(jī)，患者接受18F-FDG PET/CT檢查前應(yīng)禁食6 h以上，血糖濃度控制在11.1 mmol/L以下，并記錄其身高及體重數(shù)據(jù)。靜脈注射18F-FDG按0.1～0.15 mCi/kg（1 Bq=2.70×10-8mCi）計算，注射后患者安靜休息45～60 min，排尿后立即行PET/CT。PET/CT掃描范圍從顱頂至股骨中段，部分至足底，每例患者7～9個床位，每個床位采集1.5 min。PET重建采用有序子集最大期望法（ordered subset exception maximum，OSEM）算法，參數(shù)為3次迭代，18個子集，重建中增加點擴(kuò)散函數(shù)技術(shù)和TOF技術(shù)。CT掃描條件：電壓120 kV，電流180 mA，層厚5 cm。

1.3 圖像分析

1.3.1 自動勾畫

采用瑞典HERMES工作站Tumor Finder軟件，在患者肝臟或縱隔處勾畫1個14 cm3的感興趣容積（volume of interest，VOI）來獲得平均SUV（SUVmean），軟件將根據(jù)公式LiverSUVmean×1.5+SD×2.00計算閾值，接著使用3D區(qū)域生成函數(shù)自動勾畫出所有代謝高于閾值的VOI，整體觀察所有VOI，并對生理性代謝區(qū)（膀胱、腦、心肌等）生成的VOI進(jìn)行手動刪除（圖1），最終生成最大SUV（SUVmax）、SUV峰值（SUVpeak）、SUVmean、MTV、TLG等參數(shù)表，并手工記錄每例患者勾畫所有病灶所需時長。

圖1 病灶自動勾畫軟件操作圖

1.3.2 手工勾畫

采用瑞典HERMES工作站Hybrid Viewer軟件，由2名具有5年以上工作經(jīng)驗的核醫(yī)學(xué)科醫(yī)師進(jìn)行手工勾畫，通過視覺分析法尋找病灶，根據(jù)以往文獻(xiàn)，選擇SUVmax的40%作為勾畫閾值勾畫病灶的VOI，測量SUVmax、SUVpeak、SUVmean及MTV，按公式TLG=SUVmean×MTV計算TLG，并記錄每例患者勾畫所有病灶所需時長。2名醫(yī)師的手工測量結(jié)果出現(xiàn)差異時，取兩者的平均值。

1.4 統(tǒng)計學(xué)處理

采用SPSS 24.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。計量數(shù)據(jù)以表示。采用Spearman秩相關(guān)分析比較兩種勾畫方法獲得的代謝參數(shù)的相關(guān)性，r＞0.8為高度相關(guān)，0.5≤r＜0.8為中度相關(guān)，0.3≤r＜0.5為低度相關(guān)，r＜0.3為基本不相關(guān)。采用Wilcoxon秩和檢驗比較兩種勾畫方法在各項代謝參數(shù)間的差異性，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 一般資料

本次研究共納入DLBCL患者52例，其中男性29例，女性23例，年齡25～88歲，平均（64.4±18.3）歲。所有患者均經(jīng)組織病理學(xué)檢查證實為DLBCL，其中18例已接受R-CHOP化療方案治療，平均（5.5±1.83）次；14例已接受CHOP化療方案治療，平均（5.28±1.49）次，20例未接受任何治療。

對所有患者圖像均先進(jìn)行手工勾畫后使用自動勾畫軟件勾畫，將兩種勾畫方式所獲得的代謝參數(shù)分別記錄，所有患者肝臟SUVmax為2.64±0.44，SUVmean為1.93±0.31，縱隔SUVmax為1.99±0.32，SUVmean為1.41±0.26（圖2）。

圖2 DLBCL患者自動勾畫與手工勾畫結(jié)果的PET/CT圖像示例

2.2 比較兩種方式測得的SUV

本次研究中所有患者通過兩種勾畫方法所測量的SUVmax和SUVpeak完全一致，SUVmax為32.92±14.69（范圍3.82～130.14），SUVpeak為22.79±10.87（范圍3.18～82.63）。手工勾畫SUVmean與自動勾畫SUVmean高度相關(guān)（r=0.934，P＜0.01），手工勾畫SUVmean與自動勾畫SUVmean差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Z=1.889，P=0.063），手工勾畫和自動勾畫SUVmean分別為7.12±2.87和6.799±3.09（表1）。

表1 手工勾畫與自動勾畫的PET/CT代謝參數(shù)比較

2.3 比較兩種方式測得的MTV的相關(guān)性及差異性

手工勾畫MTV與自動勾畫MTV高度相關(guān)（r=0.993，P＜0.01），手工勾畫MTV與自動勾畫MTV差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Z=1.795，P=0.073），手工勾畫和自動勾畫MTV分別為（1 231.46±1 822.99）cm3和（1 307.05±1 813.64）cm3。

2.4 比較兩種方式測得的TLG的相關(guān)性及差異性

手工勾畫和自動勾畫TLG分別為8 009.87±9 171.06和8 306.52±9 172.66，兩者TLG高度相關(guān)（r=0.995，P＜0.01），差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Z=1.870，P=0.061）。

2.5 比較兩種方式勾畫病灶的個數(shù)及時長

本次研究中共52例患者，通過手工勾畫，共發(fā)現(xiàn)病灶496個，單個患者手工勾畫所有病灶圖像時長為（440.8±180.5）s；通過自動勾畫，共發(fā)現(xiàn)病灶513個，單個患者自動勾畫所有病灶圖像時長為（58.4±8.5）s。在所有病灶中，5個病灶存在與正常生理性代謝組織靠近的情況，手工勾畫和自動勾畫平均耗時分別為（280.7±67.2）s和（8.2±3.4）s。

3 討 論

DLBCL是一種具有侵襲性、復(fù)雜性、高致死率的非霍奇金淋巴瘤，占所有非霍奇金淋巴瘤的30%～35%［9-10］。近年來，18F-FDG PET/CT因能同時反映解剖和功能信息，在DLBCL的診斷、分期、療效評價及預(yù)后判斷等方面發(fā)揮著重要作用，同時也逐步應(yīng)用于指導(dǎo)病理學(xué)活檢定位、評估惡性程度和復(fù)發(fā)檢測方面［11-13］。研究［14］表明，18F-FDG PET/CT的半定量參數(shù)SUV能夠反映其葡萄糖代謝水平，可用于評估腫瘤的惡性程度。Cottereau等［15］和Shagera等［16］的研究顯示，MTV和TLG的計算中加入了病灶的體積信息，結(jié)合病灶的代謝信息，相比傳統(tǒng)的SUV能更準(zhǔn)確地反映淋巴瘤整體情況，治療前后MTV和TLG的降低程度能更準(zhǔn)確地對淋巴瘤療效進(jìn)行評估。但是在實際工作中，對于DLBCL患者的病灶進(jìn)行手工勾畫需要花費較多的時間，且不同醫(yī)師間勾畫的主觀差異較大，可重復(fù)性較差，對于臨床工作帶來了一定的影響。

本研究中自動勾畫所應(yīng)用的瑞典HERMES工作站Tumor Finder軟件，以肝臟SUVmean×1.5+2倍標(biāo)準(zhǔn)差作為勾畫病灶的標(biāo)準(zhǔn)。目前未見將自動勾畫與手工勾畫結(jié)果進(jìn)行對比的研究報道。

本研究52例患者通過兩種勾畫方法所測量的SUVmax和SUVpeak完全一致。因為SUVmax代表著病灶中葡萄糖代謝最高水平的像素，是任何勾畫方式閾值的基礎(chǔ)，不會因勾畫方式的不同而不同。SUVpeak是取SUVmax所在的像素周圍1 cm3體積內(nèi)的平均SUV，因本次研究中所有病灶的體積均大于1 cm3，所以兩種勾畫方法不會造成SUVpeak的差異。

本研究結(jié)果顯示，兩種勾畫方式在代謝參數(shù)SUVmean、MTV、TLG均具有較好的相關(guān)性（r=0.943～0.999），提示相較于傳統(tǒng)的手工測量，軟件的自動勾畫結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性和可靠性。關(guān)于代謝參數(shù)SUVmean、MTV、TLG在差異性方面的比較，本研究結(jié)果顯示，自動勾畫SUVmean、MTV、TLG與手工勾畫相比差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。觀察兩組數(shù)據(jù)，自動勾畫測量SUVmean略低于手工勾畫SUVmean，而自動勾畫MTV、TLG均略高于手工勾畫，分析原因可能如下：① 自動勾畫的閾值標(biāo)準(zhǔn)為SUVmean×1.5+2倍標(biāo)準(zhǔn)差，一般低于病灶SUVmax的40%，導(dǎo)致相比起手工，自動勾畫的病灶的體積略大；② 手工勾畫為核醫(yī)學(xué)科醫(yī)師主觀判斷的結(jié)果，在侵犯范圍較廣或病灶數(shù)較多時，可能存在遺漏病灶的情況，而自動勾畫軟件能機(jī)械性地勾畫所有高于閾值的病灶，但會導(dǎo)致勾畫的體積略大于手工勾畫。

關(guān)于兩種方式勾畫病灶的效率，在本研究共52例患者中，自動勾畫與手工勾畫發(fā)現(xiàn)病灶的個數(shù)分別為513個和496，自動勾畫多發(fā)現(xiàn)17個病灶，其中12個位于骨骼，2個位于腹腔，2個位于頸部，1個位于胸腔?；仡櫡治龉串嫴≡钣跋?，自動勾畫多發(fā)現(xiàn)的病灶均為SUV接近于勾畫閾值的病灶，而手工勾畫時造成了遺漏。比較兩種勾畫方式的處理時間，自動勾畫和手工勾畫單個患者所有病灶的平均時間分別為（58.4±8.5）s和（440.8±180.5）s，自動勾畫軟件耗時時間明顯短于手工勾畫。對于自動勾畫軟件來說，勾畫病灶時會將正常的生理性代謝組織一并勾畫，必須手動刪除這些VOI。本研究中，5個和正常生理性代謝組織靠近的病灶自動勾畫平均耗時明顯短于手動勾畫，是因為手工勾畫須分別勾畫病灶各層面的感興趣區(qū)（region of interest，ROI）后合并成VOI，病灶越大所需手動勾畫的層面就越多，耗時就越長；而自動勾畫軟件勾畫出所有病灶VOI后手工“擦除”與病灶相近的生理性代謝組織，該方法快速簡便，且病灶的大小對耗時影響很小。自動勾畫軟件的病灶探測能力及效率均高于手工勾畫，在臨床使用中能為核醫(yī)學(xué)科醫(yī)師提供可靠的處理結(jié)果并減輕醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)。

本研究存在一些局限性：本研究中所有患者均為肝臟正常代謝的患者，由于肝臟的SUVmean會參與軟件勾畫閾值的計算，如果患者肝臟的FDG代謝出現(xiàn)異?；蛘呔鶆蛐暂^差，可能會對最終的勾畫結(jié)果造成影響，這個問題還需進(jìn)一步研究。

綜上所述，本研究結(jié)果顯示病灶自動勾畫軟件測量的代謝參數(shù)與醫(yī)師手工勾畫的結(jié)果無明顯差異，且病灶探測能力及速度均高于手工勾畫，為自動勾畫軟件應(yīng)用于臨床提供了依據(jù)。