リンパ腫患者における低F-フルオロデオキシグルコース線量陽電子放射断層撮影とディープラーニング画像デノイジング技術による支援

Low F-fluorodeoxyglucose dose positron emission tomography assisted by a deep-learning image-denoising technique in patients with lymphoma.

抄録

背景:

リンパ腫患者は、治療効果のモニタリングのために複数回のPET/CT検査を受ける。PET画像診断では、画質を維持しながら、注入するフッ素-18フルオロデオキシグルコース（[F]FDG）活性のレベルを下げることができる。本研究では、ディープラーニング（DL）ノイズ除去技術の適用が、リンパ腫患者における低[F]FDG投与PETの画質、代謝パラメータおよびDeauvilleスコア（DS）の定量化に及ぼす有効性を検討した。

BACKGROUND: Patients with lymphoma receive multiple positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) exams for monitoring of the therapeutic response. With PET imaging, a reduced level of injected fluorine-18 fluorodeoxyglucose ([F]FDG) activity can be administered while maintaining the image quality. In this study, we investigated the efficacy of applying a deep learning (DL) denoising-technique on image quality and the quantification of metabolic parameters and Deauville score (DS) of a low [F]FDG dose PET in patients with lymphoma.

方法:

本研究では、[F]FDG PET検査を受けた62人の患者をレトロスペクティブに登録した。低線量(LD)データは、ルーチン線量(RD)PETのリストモードデータの50%の期間を再構成に取ることでシミュレートされ、LD PETの画像を改善するためにU-Netベースのノイズ除去ニューラルネットワークが適用された。視覚的な画質スコア（1 = 診断不能、5 = 優良）とDSは、核医学放射線科医により全患者で評価された。肝臓と縦隔における標準化取り込み値（SUV）の最大値、平均値、標準偏差（SD）を測定した。さらに、一部の患者の病変を2.5の固定しきい値を用いてセグメント化し、そのSUV、代謝腫瘍体積（MTV）、腫瘍病変解糖（TLG）を測定した。RD群とLD群の相関係数と一致限界を解析した。

METHODS: This study retrospectively enrolled 62 patients who underwent [F]FDG PET scans. The low-dose (LD) data were simulated by taking a 50% duration of routine-dose (RD) PET list-mode data in the reconstruction, and a U-Net-based denoising neural network was applied to improve the images of LD PET. The visual image quality score (1 = undiagnostic, 5 = excellent) and DS were assessed in all patients by nuclear radiologists. The maximum, mean, and standard deviation (SD) of the standardized uptake value (SUV) in the liver and mediastinum were measured. In addition, lesions in some patients were segmented using a fixed threshold of 2.5, and their SUV, metabolic tumor volume (MTV), and tumor lesion glycolysis (TLG) were measured. The correlation coefficient and limits of agreement between the RD and LD group were analyzed.

結果:

LD群ではRD群に比べ画質が改善した。DSはRD群とLD群で同程度であり、陰性（DS 1-3）と陽性（DS 4-5）の結果は変わらなかった。肝臓、縦隔、病変部のSUVの相関係数はいずれも0.85以上であった。RD群とLD群のSUVおよびSUVの平均差はそれぞれ、肝臓で0.22［95％信頼区間（CI）：-0.19～0.64］、0.02（95％CI：-0.17～0.20）、縦隔では-0.13（95％CI：-0.17～0.42）および0.02（95％CI：-0.12～0.16）、病変では-0.75（95％CI：-3.42～1.91）および-0.13（95％CI：-0.57～0.31）であった。MTVとTLGの平均差は、RD群とLD群で0.85（95％CI：-2.27～3.98）と4.06（95％CI：-20.53～28.64）であった。

RESULTS: The visual image quality of the LD group was improved compared with the RD group. The DS was similar between the RD and LD group, and the negative (DS 1-3) and positive (DS 4-5) results remained unchanged. The correlation coefficients of SUV in the liver, mediastinum, and lesions were all >0.85. The mean differences of SUV and SUV between the RD and LD groups, respectively, were 0.22 [95% confidence interval (CI): -0.19 to 0.64] and 0.02 (95% CI: -0.17 to 0.20) in the liver, 0.13 (95% CI: -0.17 to 0.42) and 0.02 (95% CI: -0.12 to 0.16) in the mediastinum, and -0.75 (95% CI: -3.42 to 1.91), and -0.13 (95% CI: -0.57 to 0.31) in lesions. The mean differences in MTV and TLG were 0.85 (95% CI: -2.27 to 3.98) and 4.06 (95% CI: -20.53 to 28.64) between the RD and LD groups.

結論:

DLノイズ除去技術により、リンパ腫患者においてLD [F]FDG PET画像による正確な腫瘍評価および定量化が可能となった。

CONCLUSIONS: The DL denoising technique enables accurate tumor assessment and quantification with LD [F]FDG PET imaging in patients with lymphoma.