• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제29권4호
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• pp.249-255
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• 2006

목 적: 양전자방출단층검사(Fluorine-18 2-Deoxy-D-Glucose positron emission tomography : $^{18}F-FDG$ PET)는 가시적 영상분석과 반정량적 섭취계수 분석 방법을 사용하여 폐의 염증성 질환과 폐암을 구별 및 진단하는 데 유용하다. 일반적으로 표준화섭취계수(Standardized Uptake Value : SUV)가 폐 질환의 진단에 사용되지만, 이는 폐 조직에 있어서 반정량적, 정량적 분석을 통한 동적인 정보를 포함하지 않는다. 그러므로, 본 연구는 $^{18}F-FDG$ PET 검사에서 폐 질환의 동적 섭취 분석이 보다 정확한 대상질환의 진단을 유용하게 할 수 있을 것이라는 가정하에 시간-방사능 곡선(Time-Activity Curve: TAC), 표준화섭취계수-동적곡선(Standardized Uptake Value-Dynamic Curve : SUV-DC), 패트락 분석법(Patlak analysis : Glucose Metabolic Rate(MRGlu))을 토대로 얻은 분석방법을 이용하여 진단적 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법: 폐 질환을 가진 17명의 환자를 대상을 하여, 각각 60분간 Dynamic $^{18}F-FDG$ PET검사를 시행하였다. 획득한 정보를 통하여 폐질환의 형태를 따라 관심영역(Region of Interest: ROI)를 그린 후, 반정량적 분석인 TAC, SUV-DC와 정량적 분석인 Patlak analysis를 각각의 군에 따라 분석하여 비교 분석하였다. 결 과: Dynamic $^{18}F-FDG$ PET을 통한 분석결과, TAC 형태는 초기 혈류상에서 폐의 염증성 질환과 폐암의 구분이 어려웠으나, 시간이 지날수록 폐암의 곡선이 염증성 질환의 경우보다 확연히 증가하였다. SUV-DC의 경우는 TAC 형태와 거의 유사한 형태를 가졌다. Patlak analysis 분석결과, 대동맥 영역에서는 폐의 염증성 질환이 폐암보다 높은 혈액 방사능을 보였으나 시간이 지남에 따라 염증성 질환의 혈액 방사능이 극히 낮아졌다. 반면, 병변 조직에서는 폐암이 가장 높은 섭취를 보였으며 폐의 염증성 질환은 중간 정도에 머물렀다. 결 론: TAC와 SUV-DC 분석에서 폐암과 폐의 염증성 질환은 각각 고유한 그래프 형태를 띠었으며 Patlak analysis에서 역시 주목할 만한 차이를 보였다. 따라서 이러한 분석법을 토대로 좀더 깊이 있는 연구가 진행된다면 비침습적으로 폐의 질환을 구별하는 데 보다 적절하고 유용한 진단적 정보를 얻을 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Physical Society
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• 제80권
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• pp.247-256
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• 2022

Our objective was to investigate radiomics signatures and prediction models defined by four segmentation methods in using 2-[¹⁸F]fluoro-2-deoxy-d-glucose positron emission tomography (¹⁸F-FDG PET) imaging of lung metastases of soft-tissue sarcomas (STSs). For this purpose, three fixed threshold methods using the standardized uptake value (SUV) and gradient-based edge detection (ED) were used for tumor delineation on the PET images of STSs. The Dice coefficients (DCs) of the segmentation methods were compared. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and Spearman's rank, and Friedman's ANOVA test were used for selection and validation of radiomics features. The developed radiomics models were assessed using ROC (receiver operating characteristics) curve and confusion matrices. According to the results, the DC values showed the biggest difference between SUV40% and other segmentation methods (DC: 0.55 and 0.59). Grey-level run-length matrix_run-length nonuniformity (GLRLM_RLNU) was a common radiomics signature extracted by all segmentation methods. The multivariable logistic regression of ED showed the highest area under the ROC (receiver operating characteristic) curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy (AUC: 0.88, sensitivity: 0.85, specificity: 0.74, accuracy: 0.81). In our research, the ED method was able to derive a significant model of radiomics. GLRLM_RLNU which was selected from all segmented methods as a meaningful feature was considered the obvious radiomics feature associated with the heterogeneity and the aggressiveness. Our results have apparently showed that radiomics signatures have the potential to uncover tumor characteristics.