Yöntem makalesi

Pulmoner TB Temaslarında 18F-FDG PET-CT'nin Yarı Otomatik Nicel Ölçüsü ve Bunun Prospektif Sonuçlarla Bağlantısı

23 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/69175

⸱

31 Temmuz 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

Bu makalede

Özet

Burada, yarı otomatik, açık kaynak bir yazılım platformu kullanarak tüberküloz enfeksiyonu araştırmalarında pozitron emisyon tomografisi bilgisayarlı tomografi (PET-CT) görüntüleme protokolü, yorumu ve analizini standartlaştırmak için bir protokol sunuyoruz. Bu yaklaşım, operatörler arası değişkenliği en aza indirir ve çalışma kohortları arasında tekrarlanabilirliği artırır.

Özet

Pozitron emisyon tomografisi-bilgisayarlı tomografi (PET-CT), tüberküloz (TB) enfeksiyonunda heterojenliği karakterize etmek için bir araştırma aracı olarak potansiyel göstermiştir. Bu teknolojinin ileriye yönelik kullanımı, görüntüleme protokollerinin standartlaştırılması, PET-CT görüntülerinin yorumlanması ve analizi ile ayrık kohortlar arasında genellenebilirliği ve veri asimilasyonunu artırmayı gerektirecektir. Görüntüleme yorumunda operatörler arası değişkenliği en aza indirmek ve referans organ normalizasyonu kullanarak fizyolojik alımdaki değişkenliği azaltmak için açık kaynak yazılım kullanarak yarı otomatik bir yaklaşım değerlendirdik.

Prospektif gözlemsel çalışmaya katılan on bir interferon-gamma salgılama testi (IGRA) pozitif TB temasında, bunların arasında sekiz adet seri PET-CT taraması dahil olmak üzere, intratorasik lenf düğümlerinde (ITLN) 18F-F-Fluorodeoksiglikoz (FDG) alımını nicelikledik. Görüntüleme, biyomedikal ve klinik araştırmalar için tasarlanmış, yarı otomatik segmentasyon ve otomatik karaciğer nicelik sağlayan açık kaynaklı tıbbi görüntüleme platformu olan 3D Slicer kullanılarak analiz edildi. Çıkarılan veriler arasında ITLN maksimum standartlaştırılmış alım değeri (SUVmax), ortalama standartlaştırılmış alım değeri (SUVaverage), metabolik hacim (MV), toplam lezyon glikolizi (TLG) ve karaciğer SUVaverage yer aldı. Performansını, karaciğer alımına standartlaştırılmış ve standartlaştırılmamış klinik yazılımla karşılaştırdık (fizyolojik referans olarak) ve operatör değişkenliğini değerlendirdik. Daha sonra, pulmoner TB temaslarında birden fazla nicel PET metrikleri ile prospektif sonuçlar arasındaki ilişkiyi değerlendirdik.

Açık kaynak ile klinik görüntü değerlendirme platformları arasında güçlü bir uyum sağladığımızı bildiriyoruz. Yarı otomatik PET niceliklendirmesinin operatörler arası değişkenliği azaltabileceğini ve referans organlara standartlaştırmanın görüntüleme analizinin hassasiyetini artırdığını gördük. Özellikle, erken enfeksiyonda seri PET-CT'de metabolik aktivitenin artmasının, FDG alımının anatomik bölgesinde tespit edilebilir Mycobacterium tuberculosis (Mtb) ile ilişkili olduğunu, bu da enfeksiyonun ilerleyici fenotipiyle uyumlu olduğunu bildirmektedir.

Giriş

Tüberküloz (TB), Mycobacterium tuberculosis kompleksine (MTBC) ait bakteriler tarafından neden olan bulaşıcı bir hastalıktır ve Mycobacterium tuberculosis (Mtb) en yaygın patojendir. TB hastalığı, küresel sağlık üzerinde önemli bir yük oluşturmaya devam etmekte olup, 2024 yılında yaklaşık 10,7 milyon kişiyietkilemektedir 1. Aynı yıl, dünya genelinde tahmini 1,23 milyon ölümden sorumluydu; bunların arasında HIV1 ile yaşayan kişiler arasında 150.000 ölüm vardı.

TB enfeksiyonu, hassas konakların enfekte bir kişiden MTBC içeren damlaları solumasıyla elde edilir. Enfekte olanların küçük bir kısmı, primer prolesif tüberküloz olarak bilinen aktif TB hastalığı geliştirir. Ancak, çoğu durumda enfeksiyon, TB enfeksiyonu veya gizli tüberküloz enfeksiyonu (LTBI) olarak adlandırılan adaptif bağışıklık sistemi tarafından başarıyla kontrol edilir. TB enfeksiyonu, aktif hastalığa ilerleme riski değişken olan enfeksiyon durumlarının spektrumunu kapsar. TB enfeksiyonunun aktif hastalığa ilerlemesini önlemek, TB'nin yok edilmesi için SonlandırmaStratejisi hedefine ulaşmak için kritik öneme sahiptir. Ancak, TB enfeksiyonunun yolunu belirleyen immünolojik mekanizmalar hâlâ yeterince anlaşılmamaktadır.

Pozitron emisyon tomografisi-bilgisayarlı tomografi (PET-CT), TB enfeksiyon durumlarında altta yatan heterojenliği ortaya çıkarmak için umut vadeden bir araştırma aracı olarak ortaya çıkmış ve TB klinik denemelerinde tedavi yanıtını değerlendirmek ve hastalık nüksü riskini katmanlaştırmak için giderek daha fazla bir biyobelirteç olarak değerlendirilmektedir 5,6,7,8 . Daha önce PET-CT tabanlı preklinik enfeksiyon fenotipini tanımladık ve metabolik ve yapısal karakterizasyonun dahil edilmesinin klinik olarak önemli tabakalaşmasunabileceğini önerdik 9. Ancak, TB enfeksiyonu araştırmalarında PET-CT görüntüleme analizinde önemli bir heterojenlik vardır ve bu karşılaştırmayısınırlamaktadır 10. Önemli olarak, seri görüntülemede gözlemlenen metabolik aktivitedeki değişiklikler, TB enfeksiyonu olan asemptomatik bireylerde muhtemelen daha küçük olabilir; bu da küresel metabolik yükü doğru şekilde değerlendiren yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır.

Referans organlar kullanılarak normalizasyon, aralık taramalarında 18F-Fluorodeoksiglukoz (FDG) alımındaki değişkenliğiazaltabilir 11. Ancak, referans organda FDG alımının manuel ölçülmesi deeşik 12'de değişkenlik yaratabilir. Referans organdaki ilgi hacmini (VOI) belirlemek için otomatik bir teknik önerilmiştir; bu yöntem operatörler arası değişkenliği minimizeetmek için 13. Ayrıca, hedef lezyonların yarı otomatik segmentasyonu, ölçümdeki değişkenliğidaha da azaltabilir 14, segmentasyon için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilir ve verimliliğiartırabilir 15.

İnsan TB araştırmalarında PET kaynaklı metabolik aktivite genellikle maksimum standartlaştırılmış alım değeri (SUVmax) kullanılarak değerlendirilir. SUVmax, hastalık aktivitesi ve tedavi yanıtı için yaygın kullanılan bir belirteç olmasına rağmen, görüntü gürültüsü16 nedeniyle metabolik aktiviteyi fazla tahmin edebilir ve iki boyutlu ilgi alanı (ROI) en yüksekdeğere sahip 17 pikseli yakalamayabilir. Bu bağlamda, metabolik hacim (MV) ve toplam lezyon glikolizi (TLG) gibi hacimsel parametrelerin aktif TB18'de tedavi sonucunu prognostik belirteçler olarak bildirildiği bildirilmiş ve erken tedavi yanıtını tespit etmede SUVmax'agöre daha hassastır 19. Özellikle, TLG hem ortalama standartlaştırılmış alım değerini (SUVaverage) hem de metabolik hacmi dikkate alır ve böylece belirli bir ilgi hacmi (VOI) içinde metabolik aktivitenin bileşik bir ölçüsünü sunar.

Bu çalışmada, yarı otomatik lezyon segmentasyonu ve otomatik karaciğer nitelendirmesi sağlayan açık kaynaklı araştırma görüntülemeplatformu 20'nin kullanılması için metodolojiler sunuyoruz. Bu yaklaşımı, prospektif gözlemsel çalışmaya dahil edilen asemptomatik, interferon-gamma salınım testi (IGRA) pozitif akciğer TB temaslarından alınan seri PET-CT taramalarının analizineuygularız 9. Çalışma tasarımı daha önce21 kez tanımlanmıştır. Kısaca, HIV ile enfekte olmayan, yetişkin (≥16 yaşında) bakteriyolojik olarak doğrulanmış akciğer TB vakalarının hane temasları, Leicester, İngiltere'de indeks teşhisinden kısa bir süre sonra alındı. Katılımcılar bir belirti anketi, göğüs radyografisi (CXR) ve IGRA testlerini doldurdu. IGRA pozitif katılımcılara başlangıçta PET-BT taraması yapıldı. Pozitif PET-BT bulguları olanlarda aktif TB için araştırıldı. Aktif TB doğrulanmazsa, enfeksiyon yörüngesini tanımlamak için 3 ay sonra tekrar tarama yapıldı. Katılımcılar 12 ay boyunca her 3 ayda bir klinik inceleme ve semptom anketi ile prospektif olarak takip edildi, ardından ek 12 ay pasif takip yapıldı. Bu araştırma platformunun performansını klinik yazılımla karşılaştırır, operatörler arası değişkenliği değerlendirir ve PET parametreleri ile ilerideki sonuçlar arasındaki ilişkiyi inceleriz.

Protokol

Çalışma, East Midlands - Nottingham 1, Nottingham, Birleşik Krallık için Araştırma Etik Komitesi (REC) tarafından onaylandı (REC 15/EM/0109).

1. PET-BT prosedürleri

NOT: PET-CT prosedürleri, yerel hastane standart işletim prosedürlerine uygun olarak yürütüldü ve İyonlaştırıcı Radyasyon Yönetmelikleri 2017 (IRR17)22 ile Radyoaktif Maddeler Yönetimi Danışma Komitesi (ARSAC)önerilerine uygun olarak yürütüldü 23.

  1. Hasta kimliği: Hastanın kimliğini, sevk ve görüntüleme talebi karşısında 3 noktalı kimlik kontrolü (tam isim, doğum tarihi ve adres) ile doğrulayın.
  2. Hasta güvenliği anketi: Hasta güvenliği tarama anketini gözden geçirip doldurun, ilgili tüm tıbbi geçmiş, alerjiler, gebelik durumu ve kontrendikasyonların ele alındığından emin olun.
  3. Klinik öykü doğrulama: Hastanın klinik öyküsünü doğrulamak ve belgelemek için sevk ve görüntüleme gereksinimleriyle uyum sağlanır.
  4. Prosedür açıklaması: PET taramasının amacı, radyoaktif bir izleyici enjeksiyonu ve ilgili radyasyon riskleri ile güvenlik önlemleri dahil olmak üzere prosedürü açıkça açıklayın
  5. Bilgilendirilmiş onay: Hastanın prosedürü ve riskleri anladığından emin olun, ardından yazılı bilgilendirilmiş onay alın.
  6. IV kanülasyon: 22 ila 24-G intravenöz (IV) kateter, tercihen antekubital fossa noktasındaki median kubital, sefalik veya bazilik damara aseptik teknikle yerleştirilin.
  7. Damar açıklığını doğrulayın: Kateteri 10 mL steril salin ile yıkayarak damar açıklığını doğrulayın. Emin değilseniz, doğrulama için bir meslektaşınıza danışın.
  8. Protokole göre dozu çekme: Radyoizleyicinin hesaplanan aktivitesini çizin: %3,5 MBq/kg ± %10, 400 MBq'yu aşmamak.
  9. Radyotracer çekin: 1 mL, 3 mL veya 5 mL plastik şırınga kullanarak (gerekli hacme bağlı olarak), uygun şırınga kalkanıyla radyotracer dozunu çekin.
  10. Enjeksiyon öncesi aktiviteyi kaydedin: Doz kalibratörünü kullanarak şırınganın radyoaktivite seviyesini ölçün ve kaydedin, tam zamanı not edin ve şırıngayı kurşun korumalı bir şırınga taşıyıcısına yerleştirin.
  11. Radyotracer enjekte edin: Radyotracer'ı damar hattından yavaşça enjekte edin, ardından hemen 10 mL steril salin ile tam uygulanmasını sağlar.
  12. Enjeksiyon süresini kaydet: Kalibre edilmiş bir duvar saatini kontrol ederek enjeksiyon süresini doğru şekilde belgeleyin.
  13. Radyoaktif maddeleri sabitleyin: Enjeksiyondan sonra kullanılan şırıngayı çıkarıp güvenli bir şekilde kurşun taşıyıcı kutuya yerleştirin.
  14. IV kateteri çıkarın: IV kateteri kontaminasyonu önlemek için uygun radyasyon önlemleriyle dikkatlice çıkarın.
  15. Kalıntı aktiviteyi ölçün: Kullanılan şırıngayı doz kalibratoruna geri yerleştirerek kalıntı aktivitesini ölçer ve değer ile zamanı kaydedersiniz.
  16. Atıkları güvenli bir şekilde bertaraf edin: Şırıngayı ve radyoaktif atıkları kurumsal yönergelere uygun olarak belirlenmiş radyoaktif atık konteynerine atın.
  17. Alım süresi: Hastaya 'sıcak bekleme odasında' 50 dakika ile 1 saat arasında sessizce dinlenmesini söyle, böylece en iyi iz alımı sağlanır.
  18. Görüntüleme pozisyonu: Alım döneminden sonra hastayı kamera odasına götürün ve PET tarama masasında sırtüstü yatmasına yardım edin.
  19. Son kimlik kontrolü: Son hasta kimliği kontrolü yapın ve detayları tarayıcı konsolu üzerinden doğrulamaktan önce devam edin.
  20. PET-BT taramasına başlayın: Konsolda doğru hasta seçildikten sonra, protokole göre PET-CT taramasına başlayın.
  21. Tarama sonrası talimatlar: Taramadan sonra hastayı çıkış bölgesine kadar eşlik edin ve normal yeme ve içmeye devam edebileceğini bildirin.
  22. Radyasyon güvenliği tavsiyesi: Radyasyon güvenliği önlemlerini tekrar edin:
    Taramadan sonra en az 8 saat boyunca çocuklar ve hamile kadınlarla yakın temastan kaçının.
  23. Hidrasyonu teşvik edin: Hastaya idrar yoluyla radyotracer'ın temizlenmesini sağlamak için önümüzdeki 24 saat boyunca iyi su almasını tavsiye edin.
  24. PET görüntü yeniden yapılandırma: Aşağıdaki parametrelerle PET 3D yinelemeli görüntü yeniden yapılandırması gerçekleştirin: CT tabanlı zayıflama, rampa projeksiyon filtresi ve saçılım düzeltmesi ile Bayes cezalı olasılık (PL) yeniden yapılandırma algoritması ile 310 dilimlik bir görüntü elde edilir.

2. 3D Dilimleyici platformu kullanılarak FDG tutkulu intratorasik lenf düğümünün nicelendirilmesi

NOT: Bu çalışmada, anonimleştirilmiş PET-CT DICOM görüntüleri 3D Slicer sürüm 5.4.0 (https://www.slicer.org/) kullanılarak analiz edildi. PET görüntü verileri danışman torasik PET-CT radyoloğu (okuyucu 1) ve eğitimli bir solunum kayıtçısı (okuyucu 2) tarafından alındı. Analiz için intratorasik lenf düğümü FDG alımının fizyolojik referans FDG alımının üzerinde bulunan PET-CT görüntüleri dahil edildi. Fizyolojik referans, karaciğer SUVaverage + 3 standart sapma (SD)11 ile belirlendi.

  1. Uzantılar kurun.
    1. Uzantı Yöneticisini açın.
    2. Aşağıdaki uzantıları kurun: PETDICOMExtension, PETTumorSegmentation, PETLiverUptakeMeasurement ve PET-IndiC.
    3. Kurulumdan sonra 3D Dilimleyiciyi yeniden başlatın.
  2. Anonimleştirilmiş PET-CT DICOM görsellerini 3D Dilimleyici'a yükleyin.
    1. DICOM Verisi Ekle > DICOM dosyalarını içe aktar sayfalarına gidin.
  3. Karaciğer niceliği (referans dokusu) gerçekleştirin.
    1. Yöntem I (otomatik ölçüm)
      1. PET karaciğer alım ölçümü > Quantification'a gidin.
      2. Input Volume açılır menüsünde PET görüntüsünü seçin.
      3. Output Volume açılır menüsünde Create New LabelMapVolume seçeneğini seçin.
      4. Segment Referans Bölgesi'ne tıklayın.
      5. Ortaya çıkan bölgeyi doğruluk açısından kontrol edin. Otomatik karaciğer segmentasyonu başarısız olursa, Yöntem II'ye geçin.
      6. Ortalama SUV ve standart sapma değerlerini Ölçümler bölümünde kaydet.
    2. Yöntem II (manuel ölçüm)
      1. Segment Editörü'ne gidin.
      2. Source volume açılır menüsünde PET görselini seçin.
      3. Ekle tuşuna tıklayın.
      4. Karaciğer parenximasının homojen bir bölgesinde VOI oluşturmak için Paint ( Küre fırçasını seçin) kullanın.
      5. Nicel > segment istatistiklerine gidin.
      6. Skalar ses açılır menüsünde PET görüntüsünü seçin.
      7. Gelişmiş Seçenekler altında, PET Hacim İstatistikleri (veya Skaler Hacim İstatistikleri) seçin ve Ortalama ile Standart Sapma'yı seçin.
      8. Başvur seçeneğine tıklayın.
  4. Segment intratorasik lenf düğümleri.
    1. Segment Editor kullanarak yeni bir segmentasyon oluşturun.
    2. Threshold aracını kullanın. Alt sınırı SUVortalamakaraciğer + 3 × SDkaraciğer olarak ayarlayın. Başvur seçeneğine tıklayın. Bu, eşiğin üzerindeki tüm bölgeleri vücutta vurgular.
    3. İntratorasik lenf düğümlerinin dışındaki bölgeleri hariç tutun.
    4. Yöntem I: Manuel temizlik: Lenf düğümü alanlarının dışındaki bölgeleri kaldırmak için Segment Editörü'nde Erase Inside veya Erase Outside ile Scissors aracını kullanın
    5. Yöntem II: Adalar etkisi: Bölüm Düzenleyici'de Adalar etkisini uygulayın. Split Islands to Segments fonksiyonunu kullanarak bağlantısı kopuk sıcak bölgeleri ayrı segmentlere ayırın. Lenf düğümü bölgesinin dışındaki segmentleri silin. Küçük gürültülü bölgeler ek temizlik gerektirebilir.
  5. Segmentli lenf düğümlerini nicelikle ölçemek.
    1. Nicel > segment istatistiklerine gidin.
    2. Skalar Ses açılır menüsünde PET görselini seçin.
    3. Gelişmiş seçenekler altından PET Hacim İstatistikleri (veya Skaler Hacm İstatistikleri) seçin ve ölçümleri seçin. TLG'nin SUVaverage ve MV'nin çarpılmasıyla, skaler hacim istatistiklerinden elde edilen değerlerle manuel olarak hesaplanması gerektiğini unutmayın.
    4. Başvur seçeneğine tıklayın.

Sonuçlar

Çalışma grubu

İstatistiksel yöntemler Ek Dosya 1'de sağlanmıştır.

Dokuz mikrobiyolojik olarak doğrulanmış pulmoner TB indeks vakasından (sekiz smear pozitif) on altı IGRA pozitif temas PET-BT taraması yaptırdı. On iki katılımcının PET-BT taraması pozitif oldu; bir katılımcıda FDG alımı akciğer parenkimiyle sınırlıydı. On altı IGRA pozitif katılımcıdan on birinde intratorasik lenf düğümlerinde eşik seviyesinin üzerinde FDG alımı bulundu ve analiz için dahil edildi. On bir hastanın tamamı, yedi indeks vakasından smear pozitif akciğer TB temasıydı. Medyan yaş 32 (IQR 18-46) idi. Beşi (%45,5) erkekti. Dokuz kişi (%81,8) Birleşik Krallık dışında doğdu. Yedisi (%63,6) hiç sigara içmemiş, üçü (%26,3) şu anda sigara içen, biri (%9,1) ise eski sigara içenlerdir.

Sekiz katılımcı 3 ayda tekrar PET-BT yaptırdı. Böylece, on bir tedavi naif temasından toplam 19 PET-BT taraması dahil edildi.

Karaciğer niceliği

On dokuz PET-BT taramasından ikisinde otomatik karaciğer nicelik başarısız oldu: birinde, otomatik olarak yerleştirilen ROI karaciğer dışındaki yapıları içeriyordu, diğerinde ise algoritma karaciğeri yanlış tanımlayıp sağ uyluk kasını niceldi. Bland-Altman analizi, karaciğer SUVaverage ile karaciğer SUVaverage + 3 SD ölçümlerinin otomatik ve manuel ölçümleri arasında yüksek uyum sağladığını, minimum yanlılık ve dar %95 uyum sınırları olduğunu göstermiştir (Ek Şekil 1, Ek Tablo 1). İki yöntem arasındaki tutarlılık her iki metrik için de mükemmeldi (sınıflar arası korelasyon katsayıları [ICC] = 0.989 ve 0.972 sırasıyla SUVaverage ve SUVortalama + 3 SD).

Klinik ve araştırma platformlarının platformlar arası güvenilirliği

Bland-Altman analizi, tüm PET-türetilmiş nicel parametreler üzerinde klinik ve araştırma platformları arasında güçlü bir uyum sağladığını gösterdi (Tablo 1, Ek Şekil 2). Karaciğer SUVaverage ve hacimsel parametreler (MV ve TLG; log-transformed) dar göreceli anlaşma sınırlarıyla minimal bir yanlılık gösterdi. Nicel metrikler boyunca, SUVmax platformlar arasında en büyük mutlak ortalama farkı gösterdi (0.62, %95 CI 0.40 - 0.83), bu da klinik platformda SUVmax değerlerinde küçük ama sistematik bir yukarı kaymayı gösterdi. Ancak göreli farklılıklar düşük kaldı ve genel uyum mükemmeldi (CCC = 0.99). SUVaverage ve karaciğer SUVaverage + 3 SD'ler de minimum önyargı gösterdi; mutlak anlaşma sınırları biraz daha genişti, ancak göreceli sınırları kabul edilebilir bir aralıkta kaldı.

Uyum korelasyon katsayıları bu bulguları destekledi; ITLN SUVmax, MV ve TLG için mükemmel uyum sağladı (CCC = 0.95-0.99) ve karaciğer SUVaverage ile ITLN SUVaverage için orta-yüksek uyum (CCC = 0.90-0.95). Karaciğer SUVaverage + 3 SD adil uyum gösterdi (CCC = 0.85). Genel olarak, 3D Dilimleyici, klinik yazılımdan elde edilenlerle oldukça tutarlı niceliksel sonuçlar üretti.

3D Dilimleyicinin operatörler arası güvenilirliği

Bland-Altman analizi, 3D Dilimleyici'de çıkarılan tüm PET parametrelerinde mükemmel bir okuyucular arası uyum gösterdi; ortalama farklar sıfıra yakın ve uyum sınırları tutarlı olarak dar (Tablo 2, Ek Şekil 3). Hacimsel parametreler (MV ve TLG; log-transformed) en sıkı uyum sınırlarını gösterdi ve oldukça tutarlı segmentasyon ve nicel göstermeyi yansıttı. Sınıflar arası korelasyon katsayıları, tüm PET-türetilmiş nicel metrikler için ICC değerleri > 0.95 olarak mükemmel okuyucular arası güvenilirliği desteklemiştir (Tablo 2). Bu bulgular, 3D Dilimleyici'nin okuyucular arasında yüksek tekrarlanabilir nicel ölçümler sağladığını doğrulamaktadır.

Uzunlamasına PET-CT özelliklerine uygulama

Tedavi edilmemiş sekiz IGRA pozitif katılımcı 3 ay sonra takip PET-BT taramaları yaptı (Ek Şekil 4 ve Ek Tablo 2). Bunlardan üçü anti-TB tedavisi gördü. İki kişi takip taramasından kısa süre sonra tedaviye başladı: biri intratorasik lenf düğümü örneğinden doğrulanmış Mtb enfeksiyonu ve 3 aylık PET taramasında tedaviyle geçtiği yeni bir akciğer lezyonu geliştirdi. Üçüncü bireyde 2 yıllık prospektif takip döneminde TB belirtileri gelişti ve başlangıçta çok iyi görülen aynı lenf düğümünde FDG alımının arttığı bir klinik PET-BT taraması yapıldı. Endobronşiyal ultrason rehberliğinde transbronşiyal iğne aspirasyonu (EBUS-TBNA) örneği bu bölgede Mtb enfeksiyonunu doğruladı.

3 ay sonra TB tedavisi gören iki katılımcıda SUVmax, SUVmean, MV ve TLG artışları gösterildi (Şekil 1A1,B1,C1,D1). Ancak, 2 yaşında TB tanısı konan kişide SUVmax, SUVortalama ve TLG azalıyordu (Şekil 1A1,B1,D1). Bu hastadaki MV değişmeden kaldı (1,50 cm3 ila 1,52cm3) (Şekil 1C1). Ancak, karaciğer SUV ortalama + 3 SD ile ölçülen fizyolojik FDG alımı, 3 aylık taramada anlamlı şekilde daha düşüktü (3.69 ila 2.04), bu da fizyolojik FDG alımındaki değişkenliğin patolojik alımdaki değişikliklerin yorumlanmasını engelleme olasılığını artırdı. Sonrasında bu varyasyonu azaltmak için PET parametrelerini fizyolojik aktiviteye standartlaştırdık. Karaciğerde FDG alımına normalleşme, 2 yaşında TB tanısı konan kişide SUVRmax'ın arttığını, daha az ölçüde ise SUVRaverage artışını ve TLG'nin normalleştiğini ortaya koydu. (Şekil 1A2, B2, D2). Hastalıktan uzak kalan katılımcılar, başlangıç ile 3 ay arasında SUVmax, SUVmean, MV ve TLG oranlarının azaldığını gösterdi (Şekil 1A1,B1,C1,D1).

figure-results-1
Şekil 1: Başlangıç ve 3 ayda intratorasik lenf düğümlerinin metabolik aktivitesi, klinik sonuçlara göre katmanlandırılmıştır. (A-D) PET-BT, başlangıçta ve 3 ayda sekiz tedavi edilmemiş pulmoner TB kontaktında gerçekleştirilmiştir. SUVRmax (A2), SUVRaverage (B2) ve normalize TLG (D2), SUVmax (A1), SUVaverage (B1) ve TLG (D1) referans fizyolojik alıma bölünerek hesaplandı; bu alım Karaciğer SUVaverage + 3 standart sapma ile tanımlandı. MV (C1), intratorasik lenf düğümünün metabolik hacmidir. Kırmızı çizgiler 3 aylıkken anti-tüberküloz (ATT) alan kontakları, turuncu çizgi ise 2 yaşında TB geliştiren temasları, mavi çizgiler ise sağlıklı kalan temasları temsil eder. SUVmax: maksimum standartlaştırılmış alım değeri. SUVRmax: SUV oranı maksimum (SUVmax karaciğer alımına normalleştirilmiş), SUVortalama: ortalama standart alım değeri, SUVRaverage: SUV oranı ortalama, MV: metabolik hacm, TLG: toplam lezyon glikoliz. Bu figür, Kim ve ark.(2025)24 izniyle uyarlanmıştır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Ortalama Fark (%95 CI)Alt anlaşma sınırı (%95 CI)Üst anlaşma sınırı (%95 CI)Göreli Fark (%95 CI)Göreli anlaşma sınırı (%95 CI)Uyum korelasyon katsayısı (%95 CI)
Karaciğer SUV Mean0.105 (0.023'ten 0.187'ye kadar)−0.229 (−0.372'den −0.086'ya)0.439 (0.296'dan 0.581'e kadar)0.045 (0.010'dan 0.081'e kadar)−0,099'dan 0,190'a (−0,161'den 0,252'ye kadar)0.90 (0.75–0.96)
Karaciğer SUVmean+ 3 SD0.049 (−0.090'dan 0.187'ye kadar)−0.515 (−0.756 ile −0.274)0.612 (0.371'den 0.854'e kadar)0.016 (−0.030 ile 0.062)−0.170'den 0.202'ye (−0.249'dan 0.281'e)0.85 (0.64–0.94)
SUVmax0.616 (0.403'ten 0.828'e kadar)−0.195 (−0.566'dan 0.176'ya)1.426 (1.055 ile 1.797)0.053 (0.035'ten 0.071'e kadar)−0,017'den 0,123'e (−0,049'dan 0,155'e)0.99 (0.98–1.00)
SUVmean−0.104 (−0.453'e 0.245)−1.434 (−2.042 ile −0.825)1.226 (0.618'den 1.835'e kadar)−0.020 (−0.088'den 0.047'ye kadar)−0.278'den 0.238'e (−0.396'dan 0.355'e)0.91 (0.77–0.96)
MV (günlük)0.061 (−0.021'den 0.143'e kadar)−0.252 (−0.394'e −0.109)0.373 (0.230 ile 0.516)0.039 (−0.014 ile 0.093)−0.164'e 0.242'ye (−0.257'den 0.335'e)0.97 (0.93–0.99)
TLG (günlük)0.056 (−0.014 ile 0.125)−0.210 (−0.331'den −0.088'e kadar)0.321 (0.200 ile 0.443)0.018 (−0.004 ile 0.040)−0.067'den 0.103'e (−0.106'dan 0.142'ye)0.99 (0.98–1.00)

Tablo 1: Klinik ve araştırma (3D Dilimleyici) platformları arasındaki anlaşma. PET parametreleri arasında klinik ve araştırma platformları arasındaki uyumu değerlendirmek için Bland-Altman ve uyum korelasyon analizleri yapıldı. Ortalama fark, uyum sınırları (LoA) ve buna karşılık gelen %95 güven aralıkları (CI), göreli farklar ve uyum korelasyon katsayıları (CCC) gösterilmiştir. Log-dönüştürülmüş metrikler (metabolik hacm [MV] ve toplam lezyon glikolizisi [TLG]) için, orantılı yanlılığı hesaba katmak amacıyla log ölçeğinde uyum değerlendirildi. SUVmax: maksimum standart alım değeri, SUVmean: ortalama standart alım değeri, SD: standart sapma.

Ortalama fark (%95 CI)Alt anlaşma sınırı (%95 CI)Üst anlaşma sınırı (%95 CI)Göreli Fark (%95 CI)Göreli anlaşma sınırı (%95 CI)Sınıf içi korelasyon katsayısı (%95 CI)
Karaciğer SUV Mean0.027 (0.008 ile 0.045)−0.048 (−0.080'den −0.016'ya kadar)0.102 (0.070'ten 0.134'e kadar)0.012 (0.004'ten 0.020'ye kadar)−0.021'den 0.045'e (−0.035'ten 0.059'a)0.995 (0.986–0.998)
Karaciğer SUVmean+3SD'ler−0.021 (−0.085'e 0.042)−0.279 (−0.390'a −0.169)0.237 (0.127 ile 0.348)−0.007 (−0.028'den 0.014'e kadar)−0.093'ten 0.079'a (−0.130'dan 0.116'ya)0.971 (0.929–0.989)
SUVmax0.071 (−0.071'den 0.212'ye kadar)−0.470 (−0.717'den −0.222'ye kadar)0.611 (0.364'ten 0.858'e kadar)0.006 (−0.006 ile 0.019)−0.041'den 0.054'e (−0.063'ten 0.076'ya)0.999 (0.997–1.000)
SUVmean−0.052 (−0.161'den 0.057'ye kadar)−0.467 (−0.657'den −0.277'ye kadar)0.364 (0.174'ten 0.554'e kadar)−0.010 (−0.031'den 0.011'e kadar)−0.090'dan 0.070'e (−0.127'den 0.107'ye)0.991 (0.977–0.997)
MV (günlük)0.023 (−0.023'e 0.069)−0.153 (−0.234'e −0.072)0.199 (0.119'dan 0.280'e kadar)0.015 (−0.015 ile 0.046)−0.101'den 0.131'e (−0.154'ten 0.184'e)0.992 (0.979–0.997)
TLG (günlük)0.018 (−0.014 ile 0.049)−0.101 (−0.156'dan −0.047'ye kadar)0.137 (0.082'den 0.191'e kadar)0.006 (−0.004 ile 0.016)−0.033'e 0.044'e (−0.050'den 0.062'ye)0.998 (0.993–0.999)

Tablo 2: Araştırma platformu (3D Dilimleyici) kullanılarak PET-CT parametreleri üzerinde Okuyucu 1 ile Okuyucu 2 arasında anlaşma. PET parametreleri arasında okuyucular arasındaki uyumu değerlendirmek için Bland-Altman ve sınıflar arası korelasyon analizleri yapıldı. Ortalama fark, karşılık gelen %95 güven aralıkları (CI) ile uyum sınırları (LoA), göreli farklar ve sınıflar arası korelasyon katsayıları (ICC) gösterilmiştir. Log-dönüştürülmüş metrikler (metabolik hacm [MV] ve toplam lezyon glikolizisi [TLG]) için, orantılı yanlılığı hesaba katmak amacıyla log ölçeğinde uyum değerlendirildi. SUVmax: maksimum standart alım değeri, SUVmean: ortalama standart alım değeri, SD: standart sapma.

Ek Şekil 1: 3D Dilimleyicide otomatik ve manuel karaciğer niceliklerini karşılaştıran Bland-Altman grafikleri. (A) Karaciğer SUV anlamlı. (B) Karaciğer SUV ortalaması + 3 standart sapma. Y ekseni otomatik ve manuel ölçümler arasındaki farkı gösterirken, x ekseni iki yöntemin ortalamasını gösterir. Düz kırmızı çizgi ortalama farkı, katı mavi çizgiler ise %95 uyum sınırını (LoA) gösterir. Her nokta bireysel bir konuyu temsil eder. Bu şekliği indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 2: Bland-Altman, altı PET-CT metrikinde klinik (XD3) ve araştırma (3D Dilimleyici) platformlarıyla elde edilen ölçümleri karşılaştırıyor. (A) karaciğer SUVortalaması, (B) Karaciğer SUV ortalaması + 3 standart sapma, (C) SUVortalama, (D) SUVmax, (E) log-dönüşümlü metabolik hacmi (MV) ve (F) log-dönüşümlü toplam lezyon glikolizi (TLG). Düz kırmızı çizgi ortalama farkı, katı mavi çizgiler ise %95 uyum sınırını (LoA) gösterir. Her nokta bireysel bir konuyu temsil eder. Bu şekliği indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 3: Reader 1 ile Reader 2 arasındaki ölçümleri karşılaştıran Bland-Altman grafikleri. (A) Karaciğer SUVortalaması, (B) Karaciğer SUVortalaması + 3 standart sapma, (C) SUVmax, (D) SUVortalama, (E) log-transforme edilmiş metabolik hacim (MV) ve (F) log-transforme edilmiş toplam lezyon glikolizi (TLG). Düz kırmızı çizgi ortalama farkı, katı mavi çizgiler ise %95 uyum sınırını (LoA) gösterir. Her nokta bireysel bir konuyu temsil eder. Bu şekliği indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 4: Katılımcıların akışını gösteren CONSORT diyagramı. Katılımcılar aktif tüberkülozu (TB) ekarte etmek için kayıt sırasında klinik değerlendirme, interferon gamma salınım testi (IGRA) testi ve göğüs röntgeni yapıldı. Pozitif PET-BT taraması yapılan katılımcılara, bronkoalveolar lavaj (BAL) ve/veya endobronşiyal ultrason rehberliğinde transbronşiyal iğne aspirasyonu (EBUS-TBNA) ile bronkoskopi ile daha fazla inceleme teklif edildi. Tedavi edilmeyen katılımcılar 3 aylık aralıklarla semptom anketi ve göğüs röntgeni ile 12 ay boyunca takip edildi, ardından 12 ay pasif bir takip yapıldı. ATT: antitüberküloz tedavisi, Mtb: mycobacterium tuberculosis, PET-CT: pozitron emisyon tomografisi-bilgisayarlı tomografi. Bu şekliği indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 1: 3D Dilimleyicide otomatik ve manuel karaciğer nicelik yöntemleri arasındaki uyum. Bland-Altman ve sınıflar arası korelasyon analizleri, SUVaverage ve SUVaverage + 3 standart sapma (SD) için otomatik ve manuel karaciğer niceliklerini karşılaştırıyor. Değerler ortalama fark, uyum sınırları ve sınıflar arası korelasyon katsayısı (ICC) olarak sunulur; her biri %95 güven aralıklarına (CI) sahiptir. Göreli fark ve anlaşma sınırları, yöntemler arasındaki orantılı önyargıyı değerlendirmek için hesaplandı. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 2: On bir katılımcıda nicel PET-CT ölçümleri, bunlardan sekizi seri PET-CT taramaları yapıldı. Tüm taramalar, anti-tüberküloz tedavisinin (ATT) başlanmasından önce yapıldı. PET 1 başlangıç seviyesinde yapıldı, PET 2 ise 3 ayda yapıldı. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: İstatistiksel yöntemler. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Bir araştırma görüntüleme platformu kullanarak pulmoner TB temaslarında yarı otomatik PET niceliklerini değerlendirdik ve PET parametreleri (SUVmax, SUVmean, MV ve TLG) arasında klinik yazılımlarla önemli bir uyum ve karaciğer SUVaverage + 3 SD eşiğinde orta düzeyde uyum gözlemledik. Yarı otomatik yaklaşımla iki bağımsız ve kör okuyucu arasında tüm PET parametrelerinde mükemmel bir operatörler arası uyum gösterdik. Önemli olarak, bu başarı bir okuyucunun radyoloğ olmayan bir hekim olmasına rağmen gerçekleşmiştir; bu da 3D Dilimleyici ile otomasyonun, farklı klinik ve araştırma deneyimine sahip okuyucular arasında güvenilir PET-CT analizini kolaylaştırabileceğini gösterir.

PET parametrelerinin karaciğer eşiğine normalleştirilmesi analizin hassasiyetini artırdı ve ikinci taramada fizyolojik alım seviyelerinin düşük olması nedeniyle gizlenen metabolik aktivite artışı ortaya koydu. FDG alımı, hasta stresi, fiziksel aktivite gibi çeşitli biyolojik ve teknik faktörlerden etkilenebilir, kan şekeri seviyesi ve FDG enjeksiyonu ile tarama arasındaki aralık25. TB temaslarında PET-CT üzerindeki boylamasına değişiklikler, aktif TB tedavisi sırasında gözlemlenenlere göre muhtemelen daha az belirgindir. Bu nedenle, referans doku kullanılarak standartlaştırma ve görüntüleme protokolüne sıkı uyum, TB enfeksiyon çalışmalarında görüntüleme analizlerinin tekrarlanabilirliğini ve güvenilirliğini artırmak için gereklidir26. Bu bağlamda, yarı otomatik yöntemler ve referans organa normalleştirme, operatöre bağlı değişkenliği azaltarak ve zaman noktaları arasında nicel değerlendirmelerin tutarlılığını artırarak ek değer sunar. Fizyolojik referans ölçümündeki tutarlılık özellikle önemlidir, çünkü referans aktivitesinin yanlış ölçülmesi güvenilmez nicelemeye yol açar. Karaciğeri referans organ olarak kullandık çünkü stabil, tekrarlanabilir ve kolayca ölçülebilir alım27 sağlıyor. Karaciğer SUVaverage artı üç standart sapma, biyolojik referans ile operasyonel fizibiliteyi dengelemek için kullanıldı; çünkü çok düşük referans değerleri, bitişik dokuların istemeden dahil edilmesi nedeniyle uzman olmayan okuyucular tarafından nicel belirlemeyi sınırlandırıyor. Bu yaklaşım, TB enfeksiyonunda yayılan intratorasik değişikliklerin niceli olarak ölçülmesi için araştırma amaçlı uygulamak, tekrarlanabilir ve erişilebilir bir metodolojiyi teşvik etmek amacıyla tasarlanmıştır ve klinik kullanım için doğrulanmamıştır.

Araştırma taramalarını analiz etmek için otomatik karaciğer niceliklendirmesini tercih edilen yaklaşım olarak öneriyoruz; çünkü yüksek tekrarlanabilirlik gösterir ve minimum kullanıcı etkileşimi gerektirir. Ancak az sayıda durumda, otomatik algoritma ya karaciğeri tespit edemeyebilir ya da yanlışlıkla bitişik yapıları içerebilir. Otomatik yatırım getiriciliğinin karaciğerin ötesine geçmediğini görsel olarak doğrulamak önemlidir; böylece doğru niceleme sağlanır. Bu durumlarda manuel ölçüm önerilir.

Klinik ve araştırma platformları arasında küçük ama tutarlı bir SUVmax önyargısı gözlemlendi. Yazılım platformları arasındaki SUV ölçümlerindeki küçük farklılıklar iyi tanınmakta olup genellikle DICOM bilgilerinin yorumlanma şekli ve voxel verilerinin dahili temsil edilme şeklindeki yazılım özelliği farklılıklarındankaynaklanmaktadır 28. Bu farklılıklar, özellikle SUVmax için voxel seviyesi değerlerini ince bir şekilde etkileyebilir. Bu, ölçüm değişkenliğini en aza indirmek için nicel PET-CT araştırmalarında platform tutarlılığını korumanın önemini vurgular. Bu bağlamda, açık kaynak platformları metodolojik standartlaştırmayı destekleyebilir ve çalışmalar arasında değişkenliği azaltabilir.

TB enfeksiyonunda PET-BT taramalarının yorumunda önemli bilinmeyen bir şey, klinik olarak anlamlı metabolik aktivite ve zaman içinde anlamlı değişim eşiklerinin tanımlanmasıdır. Çalışmamızda, sağlıklı kalan bireylerde üç ayda tüm PET parametreleri azaldı. Ancak, temel nicel değerler sağlıklı kalanlar ile tedavi alanlar arasında örtüşüyordu. Bu, zaman içindeki eğilimin tek bir zaman noktasındaki ölçümden daha önemli olabileceğini gösterir. Gelecekteki çalışmalar, PET-CT metabolik aktivitesinin zaman içinde birden fazla nicel ölçütü değerlendirmeli ve bunları önceden tanımlanmış klinik ölçümlerle ilişkilendirerek optimal parametreleri belirlemeli ve standartlaştırılmış yorumu kolaylaştıran referans eşikleri belirlemelidir.

Akciğer parenkimal anormalliklerinin sınırlı sayıda olması nedeniyle intratorasik lenf düğümlerinin nicelenmesine odaklandık. Bu çalışmadan elde edilen bulgular, erken TB enfeksiyonunun ağırlıklı olarak intratorasik lenf düğümleriyle sınırlı olduğunu gösterdi ve bu, ABD'de yapılan birçalışmayla tutarlıdır 6. Kohortumuzda, sadece dört katılımcı başlangıçta akciğer parenkimal FDG alımı, düşük metabolik aktivite (ortalama SUVmax = 2.7) ve lezyonlar güvenilir hacimsel analiz ve karakterizasyon için çok küçüktü. Ayrıca, seri tarama yapılan sekiz IGRA pozitif katılımcıdan yalnızca biri, başlangıçta akciğer parenkimal FDG alımı göstermiştir. Buna karşılık, yüksek TB yükü ortamında (Güney Afrika) yapılan bir çalışma, evde TB temaslarının yaklaşık yarısında akciğer parenkimal anormallikleri bildirilirken, FDG-avli intratorasik lenf düğümleri %21,2'de ve normal akciğerli olanların %9,3'ündegözlemlenmiştir 5. PET-CT özelliklerinde gözlemlenen farkın nedeni, bizim kohortumuz (düşük TB yükü) ile yüksek TB yükü bölgesindeki kohort arasındaki fark net değildir. Bir olasılık, Güney Afrika grubunda geçmişteki TB enfeksiyonunun yüksek yaygınlığıdır ve bu, yüksek oranda IGRA pozitifliğiyle (%82) kanıtlanmaktadır. Mtb dışı primat (NHP) çalışması, Mtb yenidenenfeksiyonu ile Mtb-naif NHP'lerde enfeksiyonu karşılaştıran çalışma, birincil enfeksiyonun yeniden enfeksiyona karşı koruma sağladığını, intratorasik lenf düğümlerine yayılmanın önlenmesini degöstermiştir 29. Diğer potansiyel katkı faktörleri arasında Mtb suşlarındaki farklılıklar, konak genetik faktörler, çalışma kohortlarında sigara içme yaygınlığı ve çevresel faktörler yer alır. PET-CT kullanılarak yapılacak gelecekteki TB enfeksiyonu çalışmaları, Mtb ve kohort özelliklerini dikkate almalı ve akciğer parenkiması ile intratorasik lenf düğümlerindeki değişiklikleri entegre etmek için yaklaşımlar geliştirmelidir.

Özetle, yarı otomatik PET nicel ölçeme, TB enfeksiyonunda metabolik değişiklikleri değerlendirmek için yüksek operatörler arası güvenilirlikle değerli bir yaklaşım sunabilir. Referans dokulara normalizasyon, erken metabolik ilerlemeyi tespit etmede analitik hassasiyeti artırır. Erken enfeksiyonda metabolik aktivitenin artması, referans organa düzeltildiğinde, ilerleyici TB enfeksiyonunun umut verici bir göstergesidir.

Açıklamalar

Tüm yazarlar ilan edecek olası bir çatışma belirtmemektedir.

Teşekkürler

Bu, Leicester Üniversitesi MRC Faith in Concept ödülü tarafından finanse edilen ve Ulusal Sağlık ve Bakım Araştırma Enstitüsü (NIHR) Leicester Biyomedikal Araştırma Merkezi (BRC) tarafından yürütülen bağımsız araştırmaların özetidir. İfade edilen görüşler yazar(lar)a aittir ve mutlaka fon sağlayıcılara, NHS'ye, NIHR'ye veya Sağlık ve Sosyal Bakım Bakanlığı'na ait değildir. Bu çalışma, MRC Konsepte Güven ödülüyle finanse edilmiştir. JWK, Anne O'Garra'ya verilen Wellcome Araştırmacı Ödülü ile finanse edildi (WT 215628/Z/19/Z).

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Q.ClearGE HealthcareN/APET için yeniden yapılandırma algoritması
https://www.gehealthcare.com/en-sg/products/molecular-imaging/qclear?srsltid=AfmBOooqtkcQJronALLan2Q
rxYYpTTq5qw9PRf0pDJS
HpTUHQk4bUarl
XD3Mirada MedicalN/ATıbbi görüntüleme yazılımı
https://www.mirada-medical.com/diagnostic-imaging
3D SlicerN/AN/AAçık kaynak kodlu ticari olmayan görüntüleme yazılım platformu
https://www.slicer.org/

Kaynaklar

  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).

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

mm noloji ve EnfeksiyonSay 233Say 233Bu Ay JoVE deSay
Video yakında
Bize ulaşın
Kütüphaneye tavsiye et

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Telif hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.