通过18F-FET PET/MR融合技术对成人胶质瘤患者术前IDH状态进行评估：不同融合算法的比较分析

《EJNMMI Research》：Preoperative assessment of IDH status in adult glioma by integrated 18F-FET PET/MR fusion: a comparative analysis of fusion algorithms

　　

摘要

背景

本研究旨在探讨使用多种融合策略，通过PET/MR融合图像无创预测IDH状态的诊断价值。

方法

这项回顾性研究共纳入45名经组织病理学确诊为胶质瘤的患者，他们在2023年5月至2024年8月期间接受了术前18F-FET PET/MR检查。图像融合是通过结合PET和IVIM衍生的α图谱，并使用三种常用的融合算法来实现的：离散小波变换（DWT）、拉普拉斯金字塔（LP）和低通比金字塔（RP）。从18F-FET PET、IVIM α图谱以及融合图像中提取了PET参数和一阶直方图特征。分类任务采用基于径向基函数（RBF）核的支持向量机（SVM）进行。模型性能通过分层交叉验证进行评估，主要评价指标为接收者操作特征曲线下面积（AUC）。

结果

所有三种基于融合的模型均优于单一模态模型及组合模型基线。具体而言，基于LP的融合模型AUC提高了0.790（95%置信区间：0.783–0.798）；基于RP的融合模型AUC最高，达到0.820（95%置信区间：0.813–0.828）；基于DWT的融合模型AUC为0.814（95%置信区间：0.806–0.821），其灵敏度最高，达到0.747。此外，参数分析表明融合性能对不同频带的权重策略非常敏感。优化融合权重对于充分发挥PET/MR图像融合的优势至关重要。

结论

18F-FET PET/MR融合图像为传统多模态分析提供了一种有前景的替代方案。其在个性化治疗和精准医学中的应用具有巨大潜力。