多序列MRI结合生成对抗网络（GANs），实现了用于癫痫检测的高保真FDG-PET合成

《JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING》：Multisequence MRI Enables High-Fidelity FDG-PET Synthesis for Epilepsy Using GANs

FDG-PET合成通过MRI和静息态fMRI生成，用于癫痫术前评估，结果显示其与真实PET高度一致且检测准确率高，可作为减少辐射暴露的替代方案。

　　

摘要

背景

FDG-PET有助于术前癫痫评估，但其应用受到获取难度和辐射暴露的限制。

目的

评估基于T1加权成像和静息态fMRI指标生成的合成FDG-PET图像的质量。

研究类型

回顾性研究。

研究对象

共有481名参与者接受了FDG PET/MR检查。内部队列包括311名癫痫患者，分为训练集/验证集/内部测试集（n=249/31/31；年龄分别为18.79±16.33岁、22.20±11.21岁、21.65±17.62岁；男性/女性比例分别为145/104、13/18、22/9）。外部队列包括115名颞叶癫痫患者（年龄25.36±10.95岁；男性/女性比例分别为68/47）和55名健康对照组（年龄27.62±5.82岁；男性/女性比例分别为24/31）；其中92名患者接受了手术治疗并有一年的随访结果。

磁场强度

使用3.0 T的混合PET/MR设备，包括梯度回波T1WI、回波平面成像和静息态BOLD梯度回波EPI技术。

评估方法

采用SSIM、PSNR、MSE、NRMSE、SUVR相关性及Bland–Altman分析方法进行性能评估。三名盲法评估者对图像质量及颞叶代谢减低情况进行评分。海马放射组学数据用于海马硬化和Engel预后的分类。

统计方法

使用t检验、卡方检验、皮尔逊相关系数、Kolmogorov–Smirnov检验、DeLong检验以及假发现率校正方法。

结果

82.8%（166/201）的图像获得了“优秀/良好”的评分，Fleiss’ κ系数为0.42。SSIM值分别为0.98±0.01（内部数据）和0.97±0.01（外部数据）；PSNR值分别为66.66±1.25（内部数据）和64.16±1.83（外部数据）。与真实PET数据的SUVR相关性分别为r=0.94（内部数据）和r=0.89（外部数据）；Bland–Altman偏差分别为-0.02（95%一致性区间：-0.22至0.18）（内部数据）和-0.00002（95%一致性区间：-0.35至0.35）（外部数据）。颞叶代谢减低的检测准确率分别为90.3%（内部数据；κ=0.735）和87.1%（外部数据；κ=0.758）。使用合成PET图像的放射组学AUC值显示，海马硬化与健康对照组的判别率为0.72（95%置信区间：0.62–0.83），Engel分期IA与IB–IV的判别率为0.77（95%置信区间：0.67–0.87）；DeLong检验与真实PET数据的比较结果无显著性差异（p=0.56和p=0.48）。

结论

基于多序列MRI的合成PET技术在图像质量和定量SUVR指标方面与真实PET高度一致，可在FDG-PET无法使用或不实用的情况下作为替代方案。

证据等级

证据等级3。

技术有效性阶段

第3阶段。

通俗语言总结

医生常使用FDG-PET来显示癫痫患者的大脑活动减弱区域，但PET并非始终可用且存在辐射风险。本研究探讨了是否可以利用MRI扫描生成类似PET的图像。研究人员利用MRI结构图像和静息态脑活动信号训练人工智能模型，生成合成PET图像。在内部和外部测试组中，合成图像与真实PET图像高度匹配，帮助评估者准确识别颞叶异常。结果表明，在无法进行真实PET检查时，合成PET技术可辅助癫痫评估。

数据可用性声明

由于宣武医院的隐私或伦理限制，本研究的数据未公开，但可根据相应作者的合理请求提供。