동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.
The positron emission tomography (PET) has been used for the evaluation of the characteristics of various tumors. The role of PET in oncology has been evolved from a pure research tool to a methodology of enormous clinical potential. The unique characteristics of PET imaging make sophisticated quantitation possible. Several quantitative methods, such as standardized uptake values (SUV), simplified quantitative method, Patlak graphical analysis, and Sokoloff's glucose metabolism measurement, have been used in the field of oncology. However, each quantitative method has limitations of its own. For example, the SUV has been used as a quantitative index of glucose metabolism for tumor classification and monitoring response to treatment, even though it depends on blood glucose level, body configuration of patient, and scanning time. The quantitative methods of PET are reviewed and strategy for implementing these methods are presented.
목적 : 폐 FDG PET 동적영상을 분석하는 다양한 분석 방법을 개발하고 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3구획 추적자 역학 모형(5매개변수 모형, 6매개변수 2관심영역 모형)으로 얻은 매개변수 값을 서로 비교, 분석하여 각 분석 방법들의 종양 진단 정확성과 유용성에 대해 고찰하였다. 대상 및 방법 : 22명의 폐종양 환자(9명: 양성 종양 환자(과오종: 1, 활동성 염증: 8), 13명: 악성 종양 환자(기관지 세포암: 5 포함))에게 약 370 MBq (10 mCi)의 FDG를 정맥 주사한 후, GE Advance 양전자방출단층촬영장치를 이용하여 56분 동안 PET 동적영상을 얻은 후, 감쇠보정하여 횡단면 영상을 얻었다. 환자의 몸무게와 혈장 포도당 농도로 규격화된 SUVglu를 계산하였으며, 패트랙 도표 분석법과 3구획 5매개변수 모형과 3구획 6매개변수 2관심영역 모형을 이용하여 FDG 섭취상수($K_{pat},\;K_{5p},\;K_{6p}$)와 당대사율($MR_{pat},\;MR_{5p},\;MR_{6p}$)을 구하였다. 다양한 분석 방법들로 얻은 매개변수들을 수신자판단특성곡선으로 분석하였으며 곡선 아래 면적을 구하였다. 결과: 다양한 분석방법으로 측정한 악성과 양성 병변의 섭취상수와 당대사율은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 각 방법으로 구한 수신자판단특성곡선 아래 면적은 다음과 같다: $SUVglu:\;0.73,\;K_{pat}:\;0.66,\;MR_{pat}:\;0.77,\;K_{5p}:\;0.71,\;MR_{5p},\;0.73,\;K_{6p}:\;0.70,\;MR_{6p}:\;0.78.\;K_{pat} $와 $MR_{pat}$의 곡선 아래 면적은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 결론: FDG PET 동적영상을 이용한 다양한 추적자 역학 분석 방법을 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 개발하였다. 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3 구획 모형 분석법 둥에 의한 정략적 매개변수의 정확성은 유사헌 것으로 관찰되었다. 추적자 역학 분석 방법으로 얻어진 정량적 매개변수는 객관적 수치정보를 제공하므로써 FDG PET의 유용성을 증가시킬것으로 기대되며, 정량적 매개변수의 임상적 유용성을 밝히기 위해서는 활동성 염증, 과오종이나 기관지 세포암 확률이 낮은 환자군을 대상으로 한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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