מאמר שיטה

כימות חצי-אוטומטי של 18F-FDG PET-CT במגעי שחפת ריאתיים והקשר שלהם לתוצאות פוטנציאליות

28 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/69175

⸱

31 ביולי 2026

 ,  ,  ,  , 
1Department of Respiratory Sciences, University of Leicester, 2Department of Respiratory Medicine, University Hospitals of Leicester NHS Trust, 3Department of Nuclear Medicine, University Hospitals of Leicester NHS Trust

* These authors contributed equally

במאמר זה

סיכום

כאן אנו מציגים פרוטוקול לסטנדרטיזציה של פרוטוקול, פרשנות וניתוח של פרוטוקול דימות טומוגרפיה ממוחשבת (PET-CT) במחקר זיהום בשחפת, באמצעות פלטפורמת תוכנה חצי-אוטומטית בקוד פתוח. גישה זו ממזערת את השונות בין אופרטורים ומשפרת את השחזוריות בין קבוצות המחקר.

תקציר

טומוגרפיה ממוחשבת בפליטת פוזיטרונים (PET-CT) הראתה פוטנציאל ככלי מחקר לאפיון הטרוגניות בזיהום בשחפת (TB). שימוש עתידי בטכנולוגיה זו ידרוש סטנדרטיזציה של פרוטוקולי הדמיה, פרשנות וניתוח של תמונות PET-CT כדי לשפר את ההכללה והספיגה של הנתונים בין קבוצות נפרדות. הערכנו גישה חצי-אוטומטית באמצעות תוכנה בקוד פתוח כדי למזער שונות בין אופרטורים בפרשנות התמונה ולהשתמש בנרמול איברי ייחוס להפחתת שונות בקליטת הפיזיולוגיה.

כימתנו 18קליטת F-פלואורודאוקסיגלוקוז (FDG) בבלוטות לימפה תוך-חזה (ITLNs) של אחד עשר מגעים חיוביים לשחפת עם בדיקת שחרור אינטרפרון-גמא (IGRA) שנרשמו למחקר תצפיתי פרוספקטיבי, כולל שמונה מגעים עם סריקות PET-CT סדרתיות. ההדמיה נותחה באמצעות 3D Slicer, פלטפורמת הדמיה רפואית בקוד פתוח המיועדת למחקר ביו-רפואי וקליני, המספקת סגמנטציה חצי-אוטומטית וכימות כבד אוטומטי. הנתונים שנלקחו כללו את ערך הקליטה המקסימלי הסטנדרטי של ITLN (SUVmax), ערך קליטה ממוצע סטנדרטי (SUVmean), נפח מטבולי (MV), גליקוליזת נגע כוללת (TLG), וממוצע הכבד SUVmean. השווינו את ביצועיה לאלו של תוכנה קלינית, הן עם והן בלי סטנדרטיזציה לספיגת הכבד (כהפניה פיזיולוגית), והערכנו את השונות של המפעילים. לאחר מכן, הערכנו את הקשר בין מדדי PET כמותיים מרובים לבין תוצאות פוטנציאליות במגעי שחפת ריאתית.

אנו מדווחים על הסכמה חזקה בין פלטפורמות הערכת תמונות בקוד פתוח וקליניות. מצאנו שכימות PET חצי-אוטומטי יכול להפחית את השונות בין אופרטורים, וסטנדרטיזציה לאיברי ייחוס מגבירה את רגישות ניתוח ההדמיה. במיוחד, אנו מדווחים על ממצאים ראשוניים שלפיהם עלייה בפעילות מטבולית ב-PET-CT סדרתי בזיהומים מוקדמים קשורה לזיהוי Mycobacterium tuberculosis (Mtb) באתר האנטומי של קליטת FDG, בהתאם לפנוטיפ מתקדם של זיהום.

מבוא

שחפת (TB) היא מחלה זיהומית הנגרמת על ידי חיידקים של קומפלקס ה-Mycobacterium tuberculosis (MTBC), כאשר Mycobacterium tuberculosis (Mtb) הוא הפתוגן הנפוץ ביותר. מחלת השחפת ממשיכה להוות נטל משמעותי על הבריאות העולמית, ומשפיעה על כ-10.7 מיליון אנשים בשנת 2024. באותה שנה, הוא היה אחראי לכ-1.23 מיליון מקרי מוות ברחבי העולם, כולל 150,000 מקרי מוות בקרב אנשים החיים עם HIV1.

זיהום השחפת נרכש כאשר מארחים רגישים שואפים טיפות המכילות MTBC מאדם נגוע. אחוז קטן מהנדבקים מפתחים מחלת שחפת פעילה, הידועה כשחפת פרוגרסיבית ראשונית. עם זאת, ברוב המקרים, הזיהום נשלט בהצלחה על ידי מערכת החיסון האדפטיבית, מצב המכונה זיהום שחפת, או זיהום שחפת סמוי (LTBI)2. הדבקה בשחפת כוללת מגוון רחב של מצבי זיהום עם סיכון משתנה להתפתחות למחלה פעילה. מניעת התקדמות זיהום השחפת למחלה פעילה היא קריטית להשגת יעד אסטרטגיית סיום השחפתלמיגור שחפת 3,4. עם זאת, המנגנונים החיסוניים שקובעים את מסלול ההדבקה בשחפת עדיין אינם מובנים היטב.

טומוגרפיה ממוחשבת בפליטת פוזיטרונים (PET-CT) הפכה לכלי מחקר מבטיח לחשיפת הטרוגניות בסיסית במצבי זיהום בשחפת, והיא נחשבת יותר ויותר כסמן ביולוגי להערכת תגובת הטיפול ולדירוג הסיכון להישנות מחלה בניסויים קלינייםבשחפת 5,6,7,8 . תיארנו בעבר את הפנוטיפ המבוסס PET-CT של זיהום קדם-קליני והצענו ששילוב אפיון מטבולי ומבני יכול להציע שכבות רלוונטיות קלינית9. עם זאת, קיימת הטרוגניות משמעותית בניתוח הדמיית PET-CT במחקר זיהומי שחפת, מה שמגביל את ההשוואה10. חשוב לציין כי שינויים בפעילות המטבולית שנצפו בהדמיה סדרתית צפויים להיות קטנים יותר אצל אנשים ללא תסמינים עם זיהום בשחפת, מה שמחייב גישות שמעריכות במדויק את העומס המטבולי העולמי.

נרמול באמצעות איברי ייחוס יכול להפחית שונות בספיגת 18F-פלואורודאוקסיגלוקוזי (FDG) בסריקות אינטרוול11. עם זאת, מדידה ידנית של קליטת FDG באיבר הייחוס יכולה גם להכניס שונות בסף12. הוצע טכניקה אוטומטית לקביעת נפח העניין (VOI) באיבר הייחוס כדי למזער את השונות הבין-אופרטורית13. בנוסף, סגמנטציה חצי-אוטומטית של נגעי המטרה יכולה להפחית עוד יותר את השונות במדידה14, לקצר משמעותית את הזמן הנדרש לסגמנטציה ולשפר את היעילות15.

פעילות מטבולית שמקורה ב-PET במחקר שחפת אנושי מוערכת לעיתים קרובות באמצעות ערך הספיגה המקסימלי הסטנדרטי (SUVmax). למרות ש-SUVmax הוא סמן נפוץ לפעילות מחלה ותגובת טיפול, הוא עלול להעריך יתר על המידה פעילות מטבולית בשל רעש תמונה16, ואזור עניין דו-ממדי (ROI) עשוי שלא ללכוד את הפיקסל עם הערך הגבוהביותר 17. בהקשר זה, דווח כי פרמטרים נפחיים כמו נפח מטבולי (MV) וגליקוליזת נגע כוללת (TLG) הם סמנים פרוגנוסטיים לתוצאות טיפול בשחפת18 פעילה ורגישים יותר מ-SUVmax בזיהוי תגובה מוקדמת לטיפול19. באופן ספציפי, TLG מתחשבת הן בערך קליטה ממוצע סטנדרטי (SUVmean) והן בנפח מטבולי, ובכך מציעה מדד מורכב לפעילות מטבולית בתוך נפח מוגדר (VOI).

במחקר זה אנו מציגים מתודולוגיות לשימוש בפלטפורמת דימות מחקר בקוד פתוח20, המספקת חלוקת פצעים חצי-אוטומטית וכימות כבד אוטומטי. אנו מיישמים גישה זו לניתוח סריקות PET-CT סדרתיות ממגעים חיוביים לשחפת ריאתית (IGRA) ללא תסמינים, שנרשמו במחקר תצפיתי פרוספקטיבי9. עיצוב המחקר תואר קודםלכן 21. בקצרה, מגעים ביתיים מבוגרים (≥16) שלא נגועו ב-HIV למקרים של שחפת ריאתית שאובחנו בקטריולוגית גויסו זמן קצר לאחר האבחנה במדד בלסטר, בריטניה. המשתתפים מילאו שאלון תסמינים, רנטגן חזה (CXR) ובדיקת IGRA. משתתפים חיוביים ל-IGRA עברו סריקת PET-CT בתחילת הדרך. אלו עם ממצאי PET-CT חיוביים נחקרו לשחפת פעילה. אם שחפת פעילה לא אושרה, בוצעה סריקה חוזרת 3 חודשים לאחר מכן כדי לאפיין את מסלול ההדבקה. המשתתפים עברו מעקב פרוספקטיבי עם סקירה קלינית ושאלון תסמינים כל 3 חודשים במשך 12 חודשים, ואחריהם 12 חודשים נוספים של מעקב פסיבי. אנו משווים את ביצועי פלטפורמת המחקר הזו לאלו של תוכנה קלינית, מעריכים שונות בין מפעילים, וחוקרים את הקשר בין פרמטרי PET לתוצאות צפויות.

פרוטוקול

המחקר אושר על ידי ועדת האתיקה המחקרית (REC) למזרח מידלנדס - נוטינגהאם 1, נוטינגהאם, בריטניה (REC 15/EM/0109).

1. הליכי PET-CT

הערה: פרוצדורות PET-CT בוצעו בהתאם לסטנדרטים של בתי החולים המקומיים ועמדו בתקנות הקרינה המיוננת 2017 (IRR17)22 ובהמלצות ועדת הייעוץ לניהול חומרים רדיואקטיביים (ARSAC)23.

  1. זיהוי מטופל: אשר את זהות המטופל באמצעות בדיקת תעודת זהות תלת-שלבית (שם מלא, תאריך לידה וכתובת) מול בקשת ההפניה והדימות.
  2. שאלון בטיחות המטופל: עיין וממלא את שאלון סינון בטיחות המטופל, תוך הבטחת טיפול בכל ההיסטוריה הרפואית הרלוונטית, האלרגיות, מצב ההריון והתוויות המניעה.
  3. אימות היסטוריה קלינית: לאשר ולתעד את ההיסטוריה הקלינית של המטופל כדי להבטיח התאמה לדרישות ההפניה והדימות.
  4. הסבר על הפרוצדורה: הסבר ברור את ההליך, כולל מטרת סריקת ה-PET, הזרקת מכשיר מעקב רדיואקטיבי, וסיכוני קרינה נלווים ואמצעי זהירות בטיחותיים
  5. הסכמה מדעת: ודא שהמטופל מבין את ההליך והסיכונים, ואז קבל הסכמה מדעת בכתב.
  6. קנולציה: הכנסת קטטר תוך-ורידי (IV) של 22 עד 24 גרם, רצוי לתוך הווריד הקיוביטלי, הראשי או הבזילי האמצעי בגומה האנטיקוביטלית באמצעות טכניקה אספטית.
  7. אישור פטנטיות הווריד: שטוף את הקטטר ב-10 מ"ל של תמיסת מלח סטרילית לאישור תקלות הווריד. אם אינך בטוח, התייעץ עם עמית לאימות.
  8. הסרת מינון לפי הפרוטוקול: שרטט את הפעילות המחושבת של הרדיוטריסר: 3.5 MBq/kg ± 10%, לא לעלות על 400 MBq.
  9. למשוך רדיוטרייסר: באמצעות מזרק פלסטיק של 1 מ"ל, 3 מ"ל או 5 מ"ל (בהתאם לנפח הנדרש), עם מגן המזרק המתאים, משוך את מינון הרדיו-טרייסר.
  10. תיעוד פעילות לפני ההזרקה: מדוד ותיעד את רמת הרדיואקטיביות של המזרק באמצעות כיול מינון, רשם את השעה המדויקת, והנח את המזרק בנושא מזרק מגן עופרת.
  11. הזרקת רדיוטרייסר: הזרקת רדיוטרייסר באיטיות דרך קו הווריד, ומיד לאחר מכן שטיפה של 10 מ"ל של סליין סטרילי כדי להבטיח מתן מלא.
  12. רשם את זמן ההזרקה: תיעד במדויק את זמן ההזרקה על ידי בדיקת שעון קיר מכויל.
  13. אבטח חומרים רדיואקטיביים: לאחר ההזרקה, נתק והניח את המזרק המשומש היטב בתיבת נשא עופרת.
  14. הסרת קטטר הוורידי: הסר את הקטטר בזהירות תוך כדי שימוש באמצעי זהירות קרינה מתאימים למניעת זיהום.
  15. מדידת פעילות שאריתית: החזר את המזרק המשומש לכיול המינון כדי למדוד פעילות שארית ולתעד את הערך והזמן.
  16. השלכת פסולת בבטחה: השליך את המזרק וכל פסולת רדיואקטיבית במיכל פסולת רדיואקטיבית ייעודי בהתאם להנחיות המוסדיות.
  17. תקופת קליטה: הנחו את המטופל לנוח בשקט ב'חדר ההמתנה החם' במשך 50 דקות עד שעה כדי לאפשר קליטת מעקב מיטבית.
  18. מיקום להדמיה: לאחר תקופת הקליטה, לווה את המטופל לחדר המצלמות ועזר לו לשכב על הגב על שולחן הסריקת PET.
  19. בדיקת זיהוי סופית: בצע בדיקת זיהוי סופית של מטופל ואשר פרטים מול קונסולת הסורק לפני ההמשך.
  20. התחל סריקת PET-CT: לאחר בחירת המטופל הנכון בקונסולה, יש להתחיל בסריקת PET-CT לפי הפרוטוקול.
  21. הוראות לאחר הסריקה: לאחר הסריקה, לווה את המטופל לאזור היציאה והמליץ לו לחזור לאכול ולשתות כרגיל.
  22. ייעוץ בטיחות לקרינה: חזור על אמצעי זהירות מפני קרינה:
    הימנעו ממגע קרוב עם ילדים ונשים בהריון לפחות 8 שעות לאחר הסריקה.
  23. עודד הידרציה: המליץ למטופל לשתות היטב במהלך 24 השעות הקרובות כדי לקדם ניקוי הרדיוטריסר דרך השתנה.
  24. שחזור תמונת PET: ביצוע שחזור תמונה תלת-ממדי איטרטיבי עם הפרמטרים הבאים: אלגוריתם שחזור סבירות בייסיאנית (PL) עם החלשה מבוססת CT, מסנן הקרנת רמפה ותיקון פיזור שמניבים תמונה של 310 פרוסות.

2. כימות של בלוטת הלימפה התוך-חזה של FDG באמצעות פלטפורמת 3D Slicer

הערה: במחקר זה, תמונות PET-CT DICOM אנונימיות נותחו באמצעות גרסת 3D Slicer 5.4.0 (https://www.slicer.org/). נתוני תמונת PET הופקו על ידי יועץ רדיולוג PET-CT חזה (קורא 1) ורשם נשימתי מוסמך (קורא 2). תמונות PET-CT עם קליטת FDG בבלוטת הלימפה התוך-חזה נכללו לניתוח. ההתייחסות הפיזיולוגית נקבעה לפי ממוצע SUV של הכבד + 3 סטיות תקן (SD)11.

  1. התקן הרחבות.
    1. פתח את מנהל ההרחבות.
    2. התקן את ההרחבות הבאות: PETDICOMExtension, PETTumorSegmentation, PETLiverUptakeMeasurement ו-PET-IndiC.
    3. אחרי ההתקנה, הפעל מחדש את 3D Slicer.
  2. העלה תמונות אנונימיות של PET-CT DICOM ל-3D Slicer.
    1. לך להוספת נתוני DICOM > ייבוא קבצי DICOM.
  3. לבצע כימות כבד (רקמת ייחוס).
    1. שיטה I (מדידה אוטומטית)
      1. עבור לכימות > מדידת קליטת כבד PET.
      2. בתפריט הנפתח של Input Volume , בחר תמונת PET.
      3. בתפריט הנפתח Output Volume , בחר Create New LabelMapVolume.
      4. לחץ על אזור ייחוס מקטע.
      5. בדוק את האזור המתקבל לנכון. אם הפילוח האוטומטי של הכבד נכשל, יש לעבור לשיטה II.
      6. שמור את ערכי ה-SUV הממוצע והסטיית התקן תחת מדידות.
    2. שיטה II (מדידה ידנית)
      1. גש לעורך הסגמנט.
      2. בתפריט הנפתח Source Volume , בחר את תמונת PET.
      3. לחץ על הוסף.
      4. השתמש בצבע (בחר מכחול כדור) כדי ליצור VOI באזור הומוגני בפרנכימת הכבד.
      5. עבור ל-Quantification > Segment Statistics.
      6. בתפריט הנפתח של עוצמת הקול הסקלרית , בחר תמונת PET.
      7. תחת אפשרויות מתקדמות, בחר סטטיסטיקות נפח PET (או סטטיסטיקות נפח סקלריות) ובחר ממוצע וסטיית תקן.
      8. לחץ על הגשה.
  4. בלוטות לימפה תוך-חזה במקטעים.
    1. צור סגמנטציה חדשה באמצעות Segment Editor.
    2. השתמש בכלי Threshold . הגדר את הגבול התחתוןל-SUVmean כבד + 3 ×SD כבד. לחץ על הגשה. זה ידגיש את כל האזורים בגוף מעל הסף.
    3. החריגו אזורים מחוץ לבלוטות הלימפה התוך-חזה.
    4. שיטה I: ניקוי ידני: השתמש בכלי Scissors עם Erase Inside או Erase Outside in Segment Editor כדי להסיר אזורים מחוץ לאזורי בלוטת הלימפה
    5. שיטה II: אפקט האיים : יישם את אפקט האיים בעורך המקטעים. השתמש בפונקציית Split Islands to Segments כדי לחלק אזורים חמים מנותקים למקטעים נפרדים. מחק מקטעים מחוץ לאזור בלוטת הלימפה. אזורי רעש קטנים עשויים לדרוש ניקוי נוסף.
  5. כמת בלוטות לימפה מחולקות.
    1. עבור לסטטיסטיקות > כימות למקטעים.
    2. בתפריט הנפתח של Scalar Volume , בחר בתמונה PET.
    3. תחת אפשרויות מתקדמות, בחר סטטיסטיקות נפח PET (או סטטיסטיקות נפח סקלריות) ובחר את המדידות. יש לשים לב שיש לחשב את TLG ידנית על ידי הכפלת SUVmean ו-MV, באמצעות ערכים המתקבלים מסטטיסטיקות נפח סקלר.
    4. לחץ על הגשה.

תוצאות

קבוצת המחקר

שיטות סטטיסטיות מסופקות בקובץ המשלים 1.

שישה-עשר מגעים חיוביים ל-IGRA מתשעה מקרים מאומתים מיקרוביולוגית של שחפת ריאתית (שמונה חיוביים למריחה) עברו סריקת PET-CT. שנים-עשר משתתפים קיבלו בדיקת PET-CT חיובית; אצל משתתף אחד, קליטת FDG הוגבלה לפרנכימת הריאה. אחד עשר מתוך שישה עשר משתתפים חיוביים ל-IGRA הציגו קליטת FDG בבלוטות לימפה תוך-חזה מעל הסף ונכללו לניתוח. כל האחד-עשר היו מגעים עם שחפת ריאתית חיובית משבעה מקרים עם אינדקס. הגיל החציוני היה 32 שנים (IQR 18-46). חמישה מהם (45.5%) היו גברים. תשעה (81.8%) נולדו מחוץ לבריטניה. שבעה (63.6%) היו מעולם לא עישנו, שלושה (26.3%) היו מעשנים נוכחיים, ואחד (9.1%) היה עישן לשעבר.

שמונה משתתפים עברו בדיקת PET-CT חוזרת בגיל 3 חודשים. לכן, נכללו בסך הכול 19 סריקות PET-CT מאחד עשר מגעים תמימים של הטיפול.

כימות כבד

מתוך תשע עשרה סריקות PET-CT, הכימות האוטומטי של הכבד נכשל בשני מקרים: באחד, התשואה האוטומטית כלל מבנים מחוץ לכבד, ובאחר, האלגוריתם זיהה בטעות את הכבד ובמקום זאת כמת את שריר הירך הימנית. ניתוח בלנד-אלטמן הראה הסכמה גבוהה בין מדידות אוטומטיות וידניות של SUVmean בכבד ו-SUVmean בכבד + 3 SD, עם הטיה מינימלית וגבולות הסכמה צרים של 95% (איור משלים 1, טבלה משלימה 1). העקביות בין שתי השיטות הייתה מצוינת לשני המדדים (מקדמי מתאם בין-מחלקות [ICC] = 0.989 ו-0.972 עבור SUVmean ו-SUVmean + 3 SD, בהתאמה).

אמינות בין-פלטפורמית של פלטפורמות קליניות ומחקריות

ניתוח בלנד-אלטמן הראה הסכמה חזקה בין פלטפורמות קליניות ומחקריות בכל הפרמטרים הכמותיים שמקורם ב-PET (טבלה 1, איור משלים 2). הפרמטרים הממוצעים והנפחיים של הכבד (MV ו-TLG; לוגיתם-טרנספורמציה) הראו הטיה מינימלית עם גבולות יחסיים צרים של הסכמה. במדדים הכמותיים, SUVmax הראתה את ההפרש הממוצע המוחלט הגדול ביותר בין הפלטפורמות (0.62, רווח ביטחון 95% 0.40 - 0.83), מה שמעיד על שינוי קטן אך שיטתי כלפי מעלה בערכי SUVmax בפלטפורמה הקלינית. עם זאת, ההבדלים היחסיים נותרו נמוכים וההתאמה הכוללת הייתה מצוינת (CCC = 0.99). SUVmean וכבד SUVmean + 3 SDs גם הראו הטיה מינימלית, עם גבולות הסכמה מוחלטים מעט רחבים יותר, אם כי הגבולות היחסיים שלהם נשארו בטווח מקובל.

מקדמי מתאם הקונקורדנציה תמכו בממצאים אלו, עם הסכמה מצוינת ל-ITLN SUVmax, MV ו-TLG (CCC = 0.95-0.99) והסכמה בינונית עד גבוהה עבור SUVmean בכבד ו-SUVmean של ITLN (CCC = 0.90-0.95). ממוצע SUV בכבד + 3 SDs הראו הסכמה סבירה (CCC = 0.85). בסך הכל, 3D Slicer הניב תוצאות כמותיות שהיו מאוד עקביות עם אלו שהושגו מהתוכנה הקלינית.

אמינות בין מפעילים של 3D Slicer

ניתוח בלנד-אלטמן הראה הסכמה מצוינת בין הקוראים בכל פרמטרי ה-PET שהופקו ב-3D Slicer, עם הבדלים ממוצעים קרובים לאפס וגבולות התאמה צרים באופן עקבי (טבלה 2, איור משלים 3). פרמטרים נפחיים (MV ו-TLG; לוגית-טרנספורמציה) הראו את גבולות ההתאמה הצפופים ביותר, המשקפים סגמנטציה וכימות עקביים מאוד. מקדמי הקורלציה הבין-מחלקותיים תמכו עוד יותר באמינות מצוינת בין הקוראים, עם ערכי ICC > 0.95 לכל המדדים הכמותיים שמקורם ב-PET (טבלה 2). ממצאים אלו מאשרים כי ה-3D Slicer מספק מדידות כמותיות שניתנות לשחזור גבוה בין הקוראים.

יישום לתכונות PET-CT לאורך זמן

שמונה משתתפים חיוביים ל-IGRA לא טופלו עברו סריקות PET-CT מעקב לאחר 3 חודשים (איור משלים 4 וטבלה משלימה 2). מתוכם, שלושה אנשים קיבלו טיפול נגד שחפת. שניים החלו בטיפול זמן קצר לאחר סריקת המעקב: אחד עם זיהום מאושר ב-Mtb מדגימת בלוטת לימפה תוך-חזה, ואחד שפיתח נגע ריאה חדש בסריקת PET בת 3 חודשים שנפתר עם הטיפול. האדם השלישי פיתח תסמינים של שחפת במהלך תקופת המעקב הפרוספקטיבית של שנתיים ועבר סריקת PET-CT קלינית נוספת, שהראתה עלייה בספיגת FDG באותו בלוטת לימפה שהייתה בתחילת הדרך. דגימת שאיפת מחט טרנסברונכיאלית מונחית אולטרסאונד (EBUS-TBNA) אישרה זיהום במחט טרנסברונכיאלית באתר זה.

שני משתתפים שטופלו בשחפת לאחר 3 חודשים הראו עלייה ב-SUVmax, SUVmean, MV ו-TLG (איור 1A1,B1,C1,D1). עם זאת, האדם שאובחן עם שחפת בגיל שנתיים הראה ירידה ב-SUVmax, SUVmean ו-TLG (איור 1A1, B1, D1). ה-MV אצל מטופל זה נותר ללא שינוי (1.50 סמ"ק עד 1.52 ס"מ 3) (איור 1C1). עם זאת, קליטת FDG פיזיולוגית שנמדדה על ידי Liver SUVmean + 3 SDs הייתה נמוכה משמעותית בסריקה של 3 חודשים (3.69 עד 2.04), מה שמעלה אפשרות לשונות בספיגת FDG פיזיולוגית שמסתירה פרשנות לשינויים בספיגה פתולוגית. לאחר מכן, תקננו את פרמטרי PET לפעילות פיזיולוגית כדי לצמצם את השונות הזו. הנרמול לספיגת FDG בכבד חשף עלייה ב-SUVRmax, ובמידה פחותה יותר, עלייה ב-SUVRmean וב-TLG מנורמל אצל האדם שאובחן עם שחפת בגיל שנתיים. (איור 1A2, B2, D2). המשתתפים שנותרו ללא מחלה הראו ירידה ברמות SUVmax, SUVmean, MV ו-TLG בין קו הבסיס ל-3 חודשים (איור 1A1, B1, C1, D1).

figure-results-1
איור 1: פעילות מטבולית של בלוטות לימפה תוך-חזה בבסיס ו-3 חודשים, מדורגת לפי תוצאה קלינית. (A-D) PET-CT בוצע בתחילת הדרך ובגיל 3 חודשים בשמונה מגעים עם שחפת ריאתית שלא טופלו. SUVRmax (A2), SUVRmean (B2) ו-TLG מנורמל (D2) חושבו על ידי חלוקת SUVmax (A1), SUVmean (B1) ו-TLG (D1) לפי קליטה פיזיולוגית ייחוס, המוגדרת על ידי SUVmean בכבד + 3 סטיות תקן. MV (C1) הוא נפח המטבוליזם של בלוטת הלימפה התוך-חזה. הקווים האדומים מייצגים מגעים שקיבלו אנטיברקולוזיס (ATT) בגיל 3 חודשים, והקו הכתום מייצג מגע שפיתח שחפת בגיל שנתיים, והקווים הכחולים מייצגים את המגעים שנשארו בריאים. SUVmax: ערך קליטה מקסימלי סטנדרטי. SUVRmax: יחס SUV מקסימלי (SUVmax מנורמל לספיגת כבד), SUVmean: ערך קליטה ממוצע סטנדרטי, SUVRממוצע: יחס SUV ממוצע, MV: נפח מטבולי, TLG: גליקוליזת נגע כוללת. איור זה הותאם באישור Kim et al.(2025)24. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

הפרש ממוצע (רווח בר-סמך 95%)גבול ההסכמה התחתון (95% CI)גבול ההסכמה העליון (רווח בר-סמך 95%)הפרש יחסי (רווח סמך 95%)גבול ההסכמה היחסית (רווח סמך 95%)מקדם מתאם קונקורדנציה (CI 95%)
Liver SUVmean0.105 (0.023 עד 0.187)−0.229 (−0.372 עד −0.086)0.439 (0.296 עד 0.581)0.045 (0.010 עד 0.081)−0.099 עד 0.190 (−0.161 עד 0.252)0.90 (0.75–0.96)
Liver SUVmean+ 3 SD0.049 (−0.090 עד 0.187)−0.515 (−0.756 עד −0.274)0.612 (0.371 עד 0.854)0.016 (−0.030 עד 0.062)−0.170 עד 0.202 (−0.249 עד 0.281)0.85 (0.64–0.94)
SUVmax0.616 (0.403 עד 0.828)−0.195 (−0.566 עד 0.176)1.426 (1.055 עד 1.797)0.053 (0.035 עד 0.071)−0.017 עד 0.123 (−0.049 עד 0.155)0.99 (0.98–1.00)
SUVmean−0.104 (−0.453 עד 0.245)−1.434 (−2.042 עד −0.825)1.226 (0.618 עד 1.835)−0.020 (−0.088 עד 0.047)−0.278 עד 0.238 (−0.396 עד 0.355)0.91 (0.77–0.96)
MV (יומן)0.061 (−0.021 עד 0.143)−0.252 (−0.394 עד −0.109)0.373 (0.230 עד 0.516)0.039 (−0.014 עד 0.093)−0.164 עד 0.242 (−0.257 עד 0.335)0.97 (0.93–0.99)
TLG (יומן)0.056 (−0.014 עד 0.125)−0.210 (−0.331 עד −0.088)0.321 (0.200 עד 0.443)0.018 (−0.004 עד 0.040)−0.067 עד 0.103 (−0.106 עד 0.142)0.99 (0.98–1.00)

טבלה 1: הסכמה בין פלטפורמות קליניות למחקריות (3D Slicer). בוצעו ניתוחי Bland-Altman וניתוחי קורלציה קונקורדנסית כדי להעריך את ההתאמה בין פלטפורמות קליניות ומחקריות בפרמטרי PET. מוצגים הפרש ממוצע, גבולות התאמה (LoA), ורווחי אמון תואמים של 95% (CI), הבדלים יחסיים ומקדמי מתאם קונקורדנציה (CCC). עבור מדדים עם שינוי לוגריתמי (נפח מטבולי [MV] וגליקוליזת נגע כוללת [TLG]), הוערכה ההסכמה בסולם הלוגריתמים כדי להתחשב בהטיה פרופורציונלית. SUVmax: ערך קליטה מרבי סטנדרטי, SUVmean: ערך קליטה ממוצע סטנדרטי, SD: סטיית תקן.

הפרש ממוצע (רווח בר-סמך 95%)גבול ההסכמה התחתון (95% CI)גבול ההסכמה העליון (רווח בר-סמך 95%)הפרש יחסי (רווח סמך 95%)גבול ההסכמה היחסית (רווח סמך 95%)מקדם קורלציה תוך-מחלקה (רווח סמך 95%)
Liver SUVmean0.027 (0.008 עד 0.045)−0.048 (−0.080 עד −0.016)0.102 (0.070 עד 0.134)0.012 (0.004 עד 0.020)−0.021 עד 0.045 (−0.035 עד 0.059)0.995 (0.986–0.998)
Liver SUVmean+3SD−0.021 (−0.085 עד 0.042)−0.279 (−0.390 עד −0.169)0.237 (0.127 עד 0.348)−0.007 (−0.028 עד 0.014)−0.093 עד 0.079 (−0.130 עד 0.116)0.971 (0.929–0.989)
SUVmax0.071 (−0.071 עד 0.212)−0.470 (−0.717 עד −0.222)0.611 (0.364 עד 0.858)0.006 (−0.006 עד 0.019)−0.041 עד 0.054 (−0.063 עד 0.076)0.999 (0.997–1.000)
SUVmean−0.052 (−0.161 עד 0.057)−0.467 (−0.657 עד −0.277)0.364 (0.174 עד 0.554)−0.010 (−0.031 עד 0.011)−0.090 עד 0.070 (−0.127 עד 0.107)0.991 (0.977–0.997)
MV (יומן)0.023 (−0.023 עד 0.069)−0.153 (−0.234 עד −0.072)0.199 (0.119 עד 0.280)0.015 (−0.015 עד 0.046)−0.101 עד 0.131 (−0.154 עד 0.184)0.992 (0.979–0.997)
TLG (יומן)0.018 (−0.014 עד 0.049)−0.101 (−0.156 עד −0.047)0.137 (0.082 עד 0.191)0.006 (−0.004 עד 0.016)−0.033 עד 0.044 (−0.050 עד 0.062)0.998 (0.993–0.999)

טבלה 2: הסכמה בין קורא 1 לקורא 2 על פני פרמטרי PET-CT באמצעות פלטפורמת המחקר (3D Slicer). בוצעו ניתוחי מתאם בלנד-אלטמן ובין-מחלקות כדי להעריך התאמה בין קוראים בין פרמטרי PET. מוצגים הפרש ממוצע, גבולות התאמה (LoA) עם רווחי סמך של 95% (CI), הבדלים יחסיים ומקדמי מתאם בין-מחלקות (ICC). עבור מדדים עם שינוי לוגריתמי (נפח מטבולי [MV] וגליקוליזת נגע כוללת [TLG]), הוערכה ההסכמה בסולם הלוגריתמים כדי להתחשב בהטיה פרופורציונלית. SUVmax: ערך קליטה מרבי סטנדרטי, SUVmean: ערך קליטה ממוצע סטנדרטי, SD: סטיית תקן.

איור משלים 1: גרפים של בלנד-אלטמן השווים כימות כבד אוטומטי וידני ב-3D Slicer. (א) רכב שטח כבד. (B) ממוצע SUV בכבד + 3 סטיות תקן. ציר ה-y מראה את ההבדל בין מדידות אוטומטיות למדידות ידניות, וציר ה-x מציג את הממוצע של שתי השיטות. הקו האדום המוצק מציין את ההפרש הממוצע, והקווים הכחולים המוצקים מציינים את גבולות ההסכמה של 95% (LoA). כל נקודה מייצגת נושא אישי. אנא לחצו כאן להורדת הדמות הזו.

איור משלים 2: בלנד-אלטמן משווה בין מדידות שהושגו באמצעות פלטפורמות קליניות (XD3) ומחקר (3D Slicer) בשישה מדדי PET-CT. (א) ממוצע SUV בכבד, (ב) ממוצע SUV כבד + 3 סטיות תקן, (C) ממוצע SUVme, (D) SUVmax, (E) נפח מטבולי מומר לוגיתמית (MV), ו-(F) גליקוליזת נגע כוללת בטרנספורמציה (TLG). הקו האדום המוצק מציין את ההפרש הממוצע, והקווים הכחולים המוצקים מציינים את גבולות ההסכמה של 95% (LoA). כל נקודה מייצגת נושא אישי. אנא לחצו כאן להורדת הדמות הזו.

איור משלים 3: גרפים של בלנד-אלטמן השוואת מדידות בין קורא 1 לקורא 2. (א) ממוצע SUV בכבד, (B) ממוצע SUV כבד + 3 סטיות תקן, (C) SUVmax, (D) SUVmean, (E) נפח מטבולי מומר (MV), ו-(F) גליקוליזת נגע כוללת בשינוי לוגרימית (TLG). הקו האדום המוצק מציין את ההפרש הממוצע, והקווים הכחולים המוצקים מציינים את גבולות ההסכמה של 95% (LoA). כל נקודה מייצגת נושא אישי. אנא לחצו כאן להורדת הדמות הזו.

איור משלים 4: דיאגרמת CONSORT המציגה את זרימת המשתתפים. המשתתפים עברו הערכה קלינית, בדיקת שחרור אינטרפרון גמא (IGRA) וצילום חזה בעת ההרשמה כדי לשלול שחפת פעילה (TB). משתתפים עם סריקת PET-CT חיובית הוצעו לבדיקה נוספת עם ברונכוסקופיה עם שטיפת ברונכואלוואולר (BAL) ו/או שאיבת מחט טרנסברונכיאלית מונחית אולטרסאונד אנדובונכיאלי (EBUS-TBNA). משתתפים שלא טופלו במעקב במרווחים של 3 חודשים עם שאלון תסמינים וצילום רנטגן של החזה במשך 12 חודשים, ואחריהם מעקב פסיבי של 12 חודשים. ATT: טיפול אנטי-שחפת, Mtb: מיקובקטריום טוברקולוזיס, PET-CT: טומוגרפיה עם פליטת פוזיטרון - טומוגרפיה ממוחשבת. אנא לחצו כאן להורדת הדמות הזו.

טבלה משלימה 1: הסכמה בין שיטות כימות כבד אוטומטיות לידניות ב-3D Slicer. בלנד-אלטמן וניתוחי מתאם בין-מחלקתיים המשווים כימות כבד אוטומטי וידני עבור SUVmean ו-SUVmean + 3 סטיות תקן (SD). הערכים מוצגים כהפרש ממוצע, גבולות הסכמה ומקדם קורלציה בין מחלקות (ICC), כל אחד עם רווחי אמון של 95% (CI). ההבדל היחסי וגבולות ההסכמה היחסיים חושבו כדי להעריך הטיה פרופורציונלית בין שיטות. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

טבלה משלימה 2: מדידות PET-CT כמותיות באחד עשר משתתפים, כולל שמונה עם סריקות PET-CT סדרתיות. כל הסריקות בוצעו לפני תחילת הטיפול נגד שחפת (ATT). PET 1 בוצע בבסיס, ו-PET 2 בגיל 3 חודשים. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

קובץ משלים 1: שיטות סטטיסטיות. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ הזה.

דיון

הערכנו כימות חצי-אוטומטי של PET במגעי שחפת ריאתיים באמצעות פלטפורמת הדמיה מחקרית, וראינו התאמה משמעותית עם תוכנות קליניות בפרמטרי PET (SUVmax, SUVmean, MV ו-TLG), והסכמה מתונה בסף SUVmean + 3 SD בכבד. הראינו הסכמה מצוינת בין מפעילים בכל פרמטרי ה-PET בין שני קוראים עצמאיים ועיוורים בגישה חצי-אוטומטית. חשוב לציין שזה הושג כאשר אחד הקוראים היה רופא שאינו רדיולוג, מה שמעיד שאוטומציה עם 3D Slicer יכולה להקל על ניתוח PET-CT אמין בקרב קוראים עם רמות ניסיון קליניות ומחקריות שונות.

נרמול פרמטרי PET לסף כבד נראה כמגביר את רגישות הניתוח וחשף עלייה בפעילות המטבולית בין קו הבסיס ל-3 חודשים, שהייתה מוסתרת על ידי רמות ספיגה פיזיולוגיות נמוכות יותר בסריקה השנייה. קליטת FDG יכולה להיות מושפעת מגורמים ביולוגיים וטכניים שונים, כולל לחץ מטופל, פעילות גופנית, רמת הסוכר בדם, והמרווח בין הזרקת FDG לסריקה25. שינויים לאורך זמן ב-PET-CT במגעי שחפת ככל הנראה פחות בולטים מאלו שנצפו במהלך הטיפול בשחפת פעילה. לכן, סטנדרטיזציה באמצעות רקמת ייחוס והקפדה קפדנית על פרוטוקול ההדמיה חיוניים לשיפור החזרתיות והאמינות של ניתוחי התמונה במחקרי זיהוםשחפת 26. בהקשר זה, שיטות חצי-אוטומטיות ונירמול לאיבר ייחוס מציעות ערך נוסף על ידי הפחתת השונות התלויה באופרטור ושיפור העקביות של הערכות כמותיות בנקודות זמן. עקביות במדידת ההתייחסות הפיזיולוגית חשובה במיוחד, שכן מדידה לא מדויקת של פעילות ייחוס תוביל לכימות לא אמין. השתמשנו בכבד כאיבר ייחוס כי הואמספק קליטה יציבה, ניתנת לשחזור וקלה למדידה. ממוצע SUVממוצע כבד בתוספת שלוש סטיות תקן שימשו לאיזון בין התייחסות ביולוגית ליכולת תפעולית, שכן ערכי ייחוס נמוכים מאוד מגבילים את הכימות על ידי קוראים שאינם מומחים עקב הכללה לא מכוונת של רקמות סמוכות. גישה זו נועדה לקדם מתודולוגיה מעשית, ניתנת לשחזור ונגישה לכימות שינויים תוך-חזה מפוזרים בזיהום שחפת למטרות מחקר, ואינה מאומתת לשימוש קליני.

אנו ממליצים על כימות כבד אוטומטי כגישה המועדפת לניתוח סריקות מחקר, שכן היא מראה חזרתיות גבוהה ודורשת מינימום אינטראקציה עם המשתמש. עם זאת, במספר קטן של מקרים, האלגוריתם האוטומטי עלול להיכשל בזיהוי הכבד או לכלול בטעות מבנים סמוכים. חשוב לוודא ויזואלית שהחזר ההשקעה האוטומטי אינו חורג מהכבד כדי להבטיח כימות מדויק. במקרים כאלה, מומלץ מדידה ידנית.

נצפתה הטיה קטנה אך עקבית של SUVmax בין הפלטפורמות הקליניות למחקריות. הבדלים קטנים במדידות SUV בין פלטפורמות תוכנה מוכרים היטב ובדרך כלל נובעים מהבדלים ספציפיים לתוכנה באופן שבו מידע DICOM מפורש ובאופן שבו נתוני ווקסלים מיוצגים פנימית28. הבדלים אלו יכולים להשפיע בעדינות על ערכי הווקסל, במיוחד עבור SUVmax. דבר זה מדגיש את החשיבות של שמירה על עקביות בפלטפורמה במחקר PET-CT כמותי כדי למזער שונות במדידה. בהקשר זה, פלטפורמות קוד פתוח יכולות לתמוך בסטנדרטיזציה מתודולוגית ולהפחית שונות בין מחקרים.

לא ידוע חשוב בפרשנות סריקות PET-CT בזיהום שחפת הוא הגדרת פעילות מטבולית בעלת משמעות קלינית וספים לשינוי משמעותי לאורך זמן. במחקר שלנו, כל פרמטרי PET ירדו לאחר שלושה חודשים בקרב אנשים שנשארו בריאים. עם זאת, ערכי הבסיס הכמותיים חפפו בין אלו שנשארו בריאים לאלו שקיבלו טיפול. דבר זה מרמז שהמגמה לאורך זמן עשויה להיות חשובה יותר ממדידה בנקודת זמן אחת. מחקרים עתידיים צריכים להעריך מדדים כמותיים מרובים של פעילות מטבולית של PET-CT לאורך זמן ולקשר אותם עם מדדים קליניים מוגדרים מראש כדי לקבוע את הפרמטרים האופטימליים ולקבוע ספי ייחוס שיאפשרו פרשנות סטנדרטית.

התמקדנו בכימות של בלוטות לימפה תוך-חזה עקב מספר מוגבל של חריגות פרנכימליות בריאות. ממצאי מחקר זה הראו כי זיהום מוקדם בשחפת מוגבל בעיקר לבלוטות לימפה תוך-חזה, דבר תואם למחקר שנערך בארה"ב6. בקבוצה שלנו, רק ארבעה משתתפים הראו קליטה של FDG פרנכימלי ריאה בתחילת הדרך, עם פעילות מטבולית נמוכה (ממוצע SUVmax = 2.7), והנגעים היו קטנים מדי לניתוח נפחי אמין ואפיון. בנוסף, רק אחד מתוך שמונה משתתפים חיוביים ל-IGRA שעברו סריקות סדרתיות הראה קליטת FDG פרינכימלית ריאתית בתחילת הדרך. לעומת זאת, מחקר שנערך בסביבה עם עומס שחפת גבוה (דרום אפריקה) דיווח על חריגות פרנכימליות בריאות בכמחצית מהמגעים הביתיים עם שחפת, בעוד שבלוטות לימפה תוך-חזה FDG-avid נצפו ב-21.2%, וב-9.3% מאלו עם ריאות תקינות5. הסיבה להבדל שנצפה במאפייני PET-CT בין הקבוצה שלנו (נטל שחפת נמוך) לבין הקבוצה מאזור העומס הגבוה של שחפת אינה ברורה. אפשרות אחת היא השכיחות הגבוהה של זיהום שחפת בעבר בקבוצה הדרום אפריקאית, כפי שניתן לראות בשיעור גבוה של חיוביות IGRA (82%). מחקר של פרימטים לא אנושיים (NHP) שהשווה בין הדבקה חוזרת של Mtb לזיהום ב-NHPs תמימי MTB הראה כי זיהום ראשוני מספק הגנה מפני הדבקה חוזרת, כולל מניעת התפשטות לבלוטות לימפה תוך-חזה29. גורמים פוטנציאליים נוספים כוללים הבדלים בזני MtB, גורמים גנטיים של מאכסן, שכיחות עישון בקבוצות מחקר וגורמים סביבתיים. מחקרים עתידיים על זיהומי שחפת המשתמשים ב-PET-CT צריכים לקחת בחשבון את מאפייני ה-MTB והקבוצה ולפתח גישות לשילוב שינויים בפרנכימת הריאה ובבלוטות הלימפה התוך-חזה.

לסיכום, כימות PET חצי-אוטומטי יכול להציע גישה חשובה להערכת שינויים מטבוליים בזיהום שחפת עם אמינות גבוהה בין מפעילים. נרמול לרקמות ייחוס משפר את הרגישות האנליטית בזיהוי התקדמות מטבולית מוקדמת. הגברת הפעילות המטבולית בזיהום מוקדם, כאשר מתוקנת לאיבר ייחוס, היא אינדיקטור מבטיח לזיהום מתקדם בשחפת.

גילויים

כל המחברים מדווחים שאין סכרים פוטנציאליים להצהרה.

תודות

זהו סיכום של מחקר עצמאי שמומן על ידי פרס האמון בקונספט של אוניברסיטת לסטר MRC ל-P.H. ובוצע במרכז המחקר הביומדיציני של המכון הלאומי למחקר בריאות וטיפול (NIHR) במרכז המחקר הביומדיציני של לסטר (BRC). הדעות המובעות הן של המחבר/ים ואינן בהכרח של המממנים (NHS), ה-NIHR או משרד הבריאות והרווחה. מחקר זה מומן על ידי פרס האמון בקונספט של MRC. JWK מומן על ידי פרס חוקר וולקום לאן או'גארה (WT 215628/Z/19/Z).

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Q.ClearGE HealthcareN/Aאלגוריתם שחזור עבור PET
https://www.gehealthcare.com/en-sg/products/molecular-imaging/qclear?srsltid=AfmBOooqtkcQJronALLan2Q
rxYYpTTq5qw9PRf0pDJS
HpTUHQk4bUarl
XD3Mirada MedicalN/Aתוכנת הדמיה רפואית
https://www.mirada-medical.com/diagnostic-imaging
3D SlicerN/AN/Aפלטפורמת תוכנה לדימות פתוחה ללא מטרות רווח
https://www.slicer.org/

מקורות

  1. Global tuberculosis report 2025. , World Health Organization. Geneva, Switzerland. (2025).
  2. Jasmer, R. M., Nahid, P., Hopewell, P. C. Latent tuberculosis infection. N Engl J Med. 347 (23), 1860-1866 (2002).
  3. Houben, R. M. G. J., Dodd, P. J. The global burden of latent tuberculosis infection: a re-estimation using mathematical modelling. PLoS Med. 13 (10), e1002152(2016).
  4. Dye, C., Glaziou, P., Floyd, K., Raviglione, M. Prospects for tuberculosis elimination. Annu Rev Public Health. 34, 271-286 (2013).
  5. Esmail, H., et al. High resolution imaging and five-year tuberculosis contact outcomes. medRxiv. , (2023).
  6. Ghesani, N., Patrawalla, A., Lardizabal, A., Salgame, P., Fennelly, K. P. Increased cellular activity in thoracic lymph nodes in early human latent tuberculosis infection. Am J Respir Crit Care Med. 189 (6), 748-750 (2014).
  7. White, A. G., et al. Analysis of 18FDG PET/CT imaging as a tool for studying Mycobacterium tuberculosis infection and treatment in non-human primates. J Vis Exp. (127), e56375(2017).
  8. Cross, G. B., Doherty, J. O., Chang, C. C., Kelleher, A. D., Paton, N. I. Does PET-CT have a role in the evaluation of tuberculosis treatment in phase 2 clinical trials. J Infect Dis. 229 (4), 1229-1238 (2024).
  9. Kim, J. W., et al. A structural and metabolic framework for classifying pre-clinical tuberculosis infection phenotypes using 18F-FDG PET-CT: a prospective cohort analysis following M. tuberculosis exposure. Thorax. 79 (12), 1156(2024).
  10. Kim, J. W., Munavvar, R., Kamil, A., Haldar, P. PET-CT for characterising TB infection (TBI) in immunocompetent subjects: a systematic review. J Med Microbiol. 72 (9), (2023).
  11. Wahl, R. L., Jacene, H., Kasamon, Y., Lodge, M. A. From RECIST to PERCIST:evolving considerations for PET response criteria in solid tumors. J Nucl Med. 50 Suppl 1 (Suppl 1), 122s-150s (2009).
  12. Fencl, P., Belohlavek, O., Harustiak, T., Zemanova, M. The analysis of factors affecting the threshold on repeated 18F-FDG-PET/CT investigations measured by the PERCIST protocol in patients with esophageal carcinoma. Nucl Med Commun. 33 (11), 1188-1194 (2012).
  13. Hirata, K., et al. A semi-automated technique determining the liver standardized uptake value reference for tumor delineation in FDG PET-CT. PLoS One. 9 (8), e105682(2014).
  14. Hatt, M., et al. Reproducibility of 18F-FDG and 3'-deoxy-3'-18F-fluorothymidine PET tumor volume measurements. J Nucl Med. 51 (9), 1368-1376 (2010).
  15. Keijzer, K., et al. Semi-automated (18)F-FDG PET segmentation methods for tumor volume determination in non-Hodgkin lymphoma patients: a literature review, implementation and multi-threshold evaluation. Comput Struct Biotechnol J. 21, 1102-1114 (2023).
  16. Boellaard, R., Krak, N. C., Hoekstra, O. S., Lammertsma, A. A. Effects of noise, image resolution, and ROI definition on the accuracy of standard uptake values: a simulation study. J Nucl Med. 45 (9), 1519(2004).
  17. Ziai, P., et al. Role of optimal quantification of FDG PET imaging in the clinical practice of radiology. RadioGraphics. 36 (2), 481-496 (2016).
  18. Malherbe, S. T., et al. Quantitative 18F-FDG PET-CT scan characteristics correlate with tuberculosis treatment response. EJNMMI Res. 10 (1), 8(2020).
  19. Cross, G. B., et al. PET-CT outcomes from a randomised controlled trial of rosuvastatin as an adjunct to standard tuberculosis treatment. Nat Commun. 15 (1), 10475(2024).
  20. 3D Slicer. Pieper, S., Halle, M., Slicer Kikinis, R. 3D. 2004 2nd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: Nano to Macro (IEEE Cat No. 04EX821), Arlington, VA, USA, 1, 632-635 (2004).
  21. Kim, J. W., et al. PET-CT-guided characterisation of progressive, preclinical tuberculosis infection and its association with low-level circulating Mycobacterium tuberculosis DNA in household contacts in Leicester, UK: a prospective cohort study. Lancet Microbe. 5 (2), e119-e130 (2024).
  22. The Ionising Radiations Regulations 2017. , Great Britain. https://www.legislation.gov.uk/uksi/2017/1075/contents (2017).
  23. ARSAC Notes for Guidance: Good Clinical Practice in Nuclear Medicine. , Administration of Radioactive Substances Advisory Committee. https://www.gov.uk/government/publications/arsac-notes-for-guidance (2014).
  24. Kim, J., Kamil, A., Lee, J., Novsarka, I., Haldar, P. M34 Semi-automated quantification of PET-CT in TB contacts and its association with prospective outcomes. Thorax. 80 (Suppl 2), A358-A359 (2025).
  25. Paquet, N., Albert, A., Foidart, J., Hustinx, R. Within-patient variability of 18F-FDG: standardized uptake values in normal tissues. J Nucl Med. 45 (5), 784-788 (2004).
  26. Lodge, M. A. Repeatability of SUV in oncologic (18)F-FDG PET. J Nucl Med. 58 (4), 523-532 (2017).
  27. Zwezerijnen, G. J. C., et al. Reproducibility of [18F]FDG PET/CT liver SUV as reference or normalisation factor. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 50 (2), 486-493 (2023).
  28. Wilson, C. M., Selwyn, R. G., Elojeimy, S. Comparison of PET/CT SUV metrics across different clinical software platforms. Clin Imaging. 89, 104-108 (2022).
  29. Cadena, A. M., et al. Concurrent infection with Mycobacterium tuberculosis confers robust protection against secondary infection in macaques. PLoS Pathog. 14 (10), e1007305(2018).

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

233233JoVE
הסרטון יגיע בקרוב
צור קשר
המלצה לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

2026 © זכויות יוצרים MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.