データ駆動型ゲーティングPET/CT：病変のセグメンテーションと定量化への意味合い

Data-driven gated PET/CT: implications for lesion segmentation and quantitation.

抄録

背景:

Data-driven gating (DDG)はPETの定量性を向上させ、患者の動きに関する多くの問題を軽減することができる。しかし、PETとCTの時間分解能が異なるため、DDG-PETとCTの間でミスレジストレーションが発生する可能性があり、DDG-CTによって軽減することができる。ここでは、新しいDDG-PET/CT法を用いて、PET定量と病変セグメンテーションに対するミスレジストレーションと呼吸運動の影響を評価した。

BACKGROUND: Data-driven gating (DDG) can improve PET quantitation and alleviate many issues with patient motion. However, misregistration between DDG-PET and CT may occur due to the distinct temporal resolutions of PET and CT and can be mitigated by DDG-CT. Here, the effects of misregistration and respiratory motion on PET quantitation and lesion segmentation were assessed with a new DDG-PET/CT method.

方法:

平均CT（ACT）とDDG-CTの両方を可能にするため、ミスレジストレーション領域で低線量シネCTを取得した。(1)ベースラインPET/CT、(2)PET/ACT（減弱補正、AC=ACT）、(3)DDG-PET（AC=ヘリカルCT）、(4)DDG-PET/CT（AC=DDG-CT）を比較した。DDG-PETでは、終末吸引（EE）データは、終末吸引から30%で全PETデータの50%から導出された。DDG-CTでは、シネCTデータから肺ハウンスフィールド単位（HU）値と体輪郭によりEE相CTデータを抽出した。連続した16人の患者から得られた合計91の病変について、標準取り込み値（SUV）、病変糖化（LG）、病変体積、重心間距離（CCD）、DICE係数の変化を評価した。

METHODS: A low-dose cine-CT was acquired in misregistered regions to enable both average CT (ACT) and DDG-CT. The following were compared: (1) baseline PET/CT, (2) PET/ACT (attenuation correction, AC = ACT), (3) DDG-PET (AC = helical CT), and (4) DDG-PET/CT (AC = DDG-CT). For DDG-PET, end-expiration (EE) data were derived from 50% of the total PET data at 30% from end-inspiration. For DDG-CT, EE phase CT data were extracted from cine-CT data by lung Hounsfield unit (HU) value and body contour. A total of 91 lesions from 16 consecutive patients were assessed for changes in standard uptake value (SUV), lesion glycolysis (LG), lesion volume, centroid-to-centroid distance (CCD), and DICE coefficients.

結果:

ベースラインPET/CTに対する全91病変のSUV±σの変化中央値は、PET/ACT、DDG-PET、DDG-PET/CTでそれぞれ20±43％、26±23％、66±66％であった。病変体積の変化の中央値は0±58％、-36±26％、-26±40％であった。個々の病変のLGはPET/ACTでは増加し、DDG-PETでは減少したが、DDG-PET/CTでは差がなかった。ベースラインのPET/CTからの平均HUの変化は、PET/ACT、DDG-PET/CTともにほとんどの病変で劇的であり、特にベースラインの平均HUが0未満の病変で顕著であった。CCDとDICEはともに、ACTまたはDDG-CTによるレジストレーションの改善よりも、DDG-PETによる動き補正の影響を受けた。

RESULTS: Relative to baseline PET/CT, median changes in SUV ± σ for all 91 lesions were 20 ± 43%, 26 ± 23%, and 66 ± 66%, respectively, for PET/ACT, DDG-PET, and DDG-PET/CT. Median changes in lesion volume were 0 ± 58%, - 36 ± 26%, and - 26 ± 40%. LG for individual lesions increased for PET/ACT and decreased for DDG-PET, but was not different for DDG-PET/CT. Changes in mean HU from baseline PET/CT were dramatic for most lesions in both PET/ACT and DDG-PET/CT, especially for lesions with mean HU < 0 at baseline. CCD and DICE were both affected more by motion correction with DDG-PET than improved registration with ACT or DDG-CT.

結論:

ミスレジストレーションが目立つようになると、DDG-PETによる動き補正の影響は減少する。正確な病変のセグメンテーションと定量化に向けたDDG-PETの潜在的な利点は、DDG-CTと組み合わせて初めて十分に発揮される。これらの結果は、PET/CTの臨床的有用性を最適化するためには、ミスレジストレーションと動き補正の両方を確実に考慮する必要があることを強調している。

CONCLUSION: As misregistration becomes more prominent, the impact of motion correction with DDG-PET is diminished. The potential benefits of DDG-PET toward accurate lesion segmentation and quantitation could only be fully realized when combined with DDG-CT. These results impress upon the necessity of ensuring both misregistration and motion correction are accounted for together to optimize the clinical utility of PET/CT.