分子成像与动力学杂志
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基于非负矩阵分解的输入函数提取，用于小动物 PET 小鼠成像 - 与动脉血采样和因子分析的比较

多米尼克·舒尔茨、阿恩·塔普弗、安德烈亚斯·巴克、西比尔·里德、马蒂亚斯·米德勒、埃利安·韦德尔、西比勒·I·齐格勒、马库斯·施瓦格和拉尔夫·A·邦舒

目标：对动态 PET 数据进行生物动力学模型分析时，必须检索准确的血液时间示踪剂活性浓度曲线（动脉输入函数）。特别是在小型啮齿动物中，收集输入功能仍然是一个活跃的研究领域，因为迄今为止尚未找到普遍适用的解决方案。虽然可以通过手术对啮齿动物的血管进行导管插入，但由于总血液量有限以及抽血程序本身，这是一项劳动密集型的工作，并且血液采样的时间分辨率受到限制。因此，从 PET 图像本身获得输入函数似乎是有利的，但受到几个因素的影响，其中之一是邻近组织的溢出。特别是对于小鼠和 [18F]FDG，使用左心室 (LV) 上方感兴趣区域 (ROI) 的时间-活动曲线 (TAC) 使溢出变得复杂，因为 ROI 的信号包含心肌摄取和动脉血活动的贡献。我们提出非负矩阵分解（NMF）作为一种基于图像的算法，用于将心肌示踪剂浓度与血液输入函数分离。本研究的目的是通过与血液采样和因子分析 (FA) 进行比较，评估 NMF 作为基于图像的算法检索输入函数的潜力。我们提出非负矩阵分解（NMF）作为一种基于图像的算法，用于将心肌示踪剂浓度与血液输入函数分离。本研究的目的是通过与血液采样和因子分析 (FA) 进行比较，评估 NMF 作为基于图像的算法检索输入函数的潜力。我们提出非负矩阵分解（NMF）作为一种基于图像的算法，用于将心肌示踪剂浓度与血液输入函数分离。本研究的目的是通过与血液采样和因子分析 (FA) 进行比较，评估 NMF 作为基于图像的算法检索输入函数的潜力。

方法：通过手术对八只小鼠的股动脉插入导管。注射[18F]FDG后，开始60分钟的PET扫描，在此期间从导管手动抽取动脉血样。为了进行分析，NMF 和 FA 在 LV 上方的 ROI 中进行。NMF算法与主成分分析和FA有相似之处，相比后两者的优势在于它的非负约束。为了对 NMF 提取曲线进行标准化，使用了 LV 早期图像和晚期血液样本中示踪剂活性的峰值。将归一化的 NMF 曲线与从血液样本中检索到的 TAC 以及 FA 检索到的 TAC 进行视觉比较。为了定量比较性能，计算了 NMF/FA 和血液采样曲线之间的皮尔逊相关性和平方和的平方根 (RSS)。

结果：在所有 8 只小鼠中获得并比较了基于 NMF、FA 和动脉血样本的 TAC。NMF 导出的曲线在视觉上明显优于 FA 描述的基于血液采样的曲线。NMF 与血液采样曲线之间的 Pearson 相关性范围为 0.21 至 0.92，平均值为 0.69。FA 的 Pearson 相关系数范围为 0.46 至 0.81，平均值为 0.65。NMF 的平均 RSS 为 2.70E + 006，FA 的平均 RSS 为 3.40E + 006。

结论：在检查的参数、视觉一致性、Pearson 相关性和 RSS 中，NMF 的性能优于 FA，并且似乎是一种无需动脉血采样即可从小型啮齿动物 PET 图像中提取输入函数的有前途的方法。