动态18F-FDG PET定量分析在骨肿瘤病变鉴别诊断中的应用评价
评价<18>F-FDG PET在骨骼病变中的诊断作用,并研究动态FDG PET定量分析在鉴别骨钟瘤病变良恶性中的价值.方法:研究对象为40例原发性骨髂病变患者.所有患者在注射示踪剂后立即开始动态PET采集,持续60min.对动态PET图象进行半定量分析,分别计算平均和最大标准摄取值(averSUV和maxSUV),病灶SUV/肌肉SUV比值(T/M),60min时病灶SUV/30min SUV比值(averSUV/30min和maxSUV60/30min)等.采用Patlak作图分析法对动态图象数据资料进行拟合计算,得出摄入常数(influx constant,Ki),计算FDG代谢率(MRFDG).根据接受器工作特性曲线(ROC)确定各定量指标的诊断阈值并比较其鉴别良恶性病变的敏感性和特异性.结果;本组中经病理学证实恶性病变21例,良性病变19例.恶性病变的MRFDG和SUV显著高于良性病变,但各种指标的数值分布均存在交叉重叠.平均SUV与MRFDG呈正相关(r=0.67).当平均SUV≥1.8作为阈值时,鉴别良恶生病变的敏感性和特异性分别为85﹪和82.4﹪,MRFDG(阈值为1.1)的敏感性与SUV相近(82.4﹪)而特异性较高(92.9﹪).较之单独采用SUV,当同时采用SUV(1.8)和averSUV60/30min(1.1)作为鉴别标准时,特异性可改善为93.3﹪,敏感性略有降低(81.3﹪).结论:骨骼良恶性病变之间存在显著的葡萄糖代谢率差异.单用静态FDG-PET获取的SUV不能满意鉴别骨骼良恶生病变.动态显象的定量分析可能提供更有价值的信息,但本文尚不足以得出确切结论.根据动态图象进行半定量分析获取有关可反映动态过程的摄取指标,可能是一种较简便的有价值的鉴别方法.
骨肿瘤 病变鉴别 肿瘤诊断
吴华 Antonia Dimitrakopoulou-Strauss Thomas O.Heichel Burkhard Lehner VludgerBernd Volker Ewerbeck Cyrill Burger Ludwig G.Strauss
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2001-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）