18F-fdg Petct 对活性人棕色脂肪组织的全身和区域定量

摘要

利用自由的开源软件, 我们开发了一种分析方法, 使用¹⁸F-FDG pettt 来量化 bat 的总和区域性棕色脂肪组织 (bat) 体积和代谢活性。

摘要

在吸热动物中, 棕色脂肪组织 (BAT) 被激活, 产生热量, 以保护体温, 以应对寒冷。BAT 消耗能量的能力使其成为改善人类肥胖和相关代谢紊乱的新疗法的潜在目标。尽管这种组织在小动物身上得到了很好的研究, 但由于测量其体积、活动和分布的困难, bat 在人类中的热生成能力在很大程度上仍然是未知的。识别和量化活性人 BAT 通常使用¹⁸F-氟脱氧基葡萄糖 (¹⁸f-fdg) 正电子发射断层扫描和计算机断层扫描 (pet只能 ct) 扫描后冷接触或药物激活。在这里, 我们描述了一个详细的图像分析方法, 以量化整体人体 BAT 从¹⁸F-FDG pet/ct 扫描使用开源软件。我们展示了绘制用户指定的感兴趣区域, 以识别代谢活性脂肪组织, 同时避免常见的非 bat 组织, 测量 BAT 体积和活性, 并进一步表征其解剖分布。尽管这种严格的方法非常耗时, 但我们相信, 它最终将为开发未来的自动 BAT 量化算法提供基础。

引言

肥胖在全世界的发病率不断上升1促使人们对预防和改善肥胖及其相关并发症的新型疗法进行了研究。肥胖的部分原因是以甘油三酯2的形式储存在白色脂肪组织 (WAT) 中的能量过剩.棕色脂肪组织 (BAT) 与 WAT 的区别最大, 原因是其线粒体含量较高, 脂滴较小, 多室脂滴, 解剖分布明显, 交感神经神经支配力增强, 产生热量的能力增强。尽管 bat 曾经被认为只存在于小型哺乳动物和新生儿中, 但在 2009年^{3、4、5 中}, 在成人中证实了功能性 bat 的存在。人类 BAT 的热生成能力尚不清楚, 但对小动物的广泛研究表明, 在冷暴露过程中, 非颤抖的热发生可占其代谢的 60%.因此, 目前正在探索人类最佳可得技术, 将其作为治疗和预防肥胖和相关疾病^{的目标 7}。一些临床研究表明, bat 热发生与轻度冷^{暴露 8,9,10}激活后葡萄糖吸收和能量消耗增加有关。然而, bat 对冷致热发生的贡献仍然是有争议的^{11、12、13、14,很多}争论集中在如何量化人类 bat^15.为了更好地了解 bat 的热发生是否可以用来对抗肥胖, 准确地测量其体积和代谢活动至关重要。

由于 BAT 在人类中独特的解剖分布, 获得最佳可得技术的精确测量具有挑战性。BAT 分布在颈部、胸部和腹部的白色脂肪库内, 这些地方是简单的活检¹⁴无法进入的。尸体解剖已被用来解剖^地描述最佳可得技术 16, 但对于大多数进行大型研究的研究实验室来说是不可行的, 无法提供纵向或功能信息。由于 BAT 的密度与 WAT 相似, 并且可能发生在狭窄的筋膜层或与 WAT¹⁶交织在一起的小口袋中, 因此很难使用单一的常规成像技术来识别。这种异质性也使得 BAT 的自动定量比对同质结构 (如肝脏¹⁷) 的定量更困难。

为了克服这些挑战, 通常通过计算机断层扫描 (CT) 和正电子发射断层扫描 (PET) 的耦合来量化 BAT 的体积和活性。放射性标记葡萄糖类似物类似物18 F-frodex臭 (¹⁸f-fdg) 是研究 bat 代谢活性¹⁸的最广泛使用的示踪剂。根据 Hounsfield 单元 (HU) Ct 图像提供的密度信息, 可以将脂肪组织与其他组织和空气区分开来。PET 图像显示了 18个 F-fdg 的^数量,以标准吸收值 (suv) 为单位的组织体积。通过将 PET 图像与相应的 CT 扫描结合起来, 并选择合适的 SUV 阈值, 可以将活性 BAT 与无限度示踪剂吸收的组织分离, 包括 WAT 和非活性 bat。

通过本文, 我们的目标是提供一个循序渐进的方法与教学视频, 可用于临床研究人员使用^18个F-FDG pet/ct 扫描量化人类 bat。这种图像分析技术是理想的使用后, 对象已经暴露在寒冷或药理上可得的最佳可得药物治疗。具体而言, 我们向用户演示如何构建感兴趣的区域 (Roi), 同时使用具有特定插件 (petctview. org) 的免费开源图像处理软件 (Image-processing) 最大限度地减少误报。该方法的结果可用于研究个体研究对象的 BAT 体积、活性 (葡萄糖吸收) 和解剖分布。

研究方案

本手稿中显示的所有 petmct 图像都是从国家卫生研究院第12-dk-0097 号议定书 (clinicaltrial. GOV 标识符 NCT0156771) 的参与者那里获得的。所有参与者都提供了书面知情同意, 所有实验都得到了国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所机构审查委员会的批准。

1. 软件安装

1. 从imagej. Net 下载 imagej, 或使用petctview. org 中的链接下载斐济。
   注意: 64位版本的 ImageJ 对于具有超过1000张图像的集是必需的。
2. 按照petctview.org 上的安装说明下载 PET/Ct 查看器插件并将其应用到 ImageJ。有关 pet任何 ct 查看器的全面指南, 请参阅本网站, 并确保检查软件的定期更新以及指向一般说明 (http://sourceforge.net/p/bifijiplugins/wiki/Brown%20fat%20Volume/) 的链接。

2. 加载 pet任何 ct 图像

1. 将以下三叠图像上载到 PET/CT 查看器插件: 衰减校正 PET (CPet)、非衰减校正 pet (UPet) 和衰减校正 CT (CT)。使用两种方法之一上传图像 (图 1)。
   1. 方法 1: 拖放
      1. 从文件资源管理器 CT、Cp 和 UPet 文件集拖放。
      2. 在出现的三个提示 (将 "文件夹" 中的所有 X 图像作为堆栈打开) 上单击 "是", 未选中提示中的复选框。
      3. 加载所有三个图像集后, 转到 ImageJ 工具栏, 选择 "插件", 然后向下滚动下拉菜单以选择 "Getet-ct 查看器"。
   2. 方法 2: 从光盘或磁盘上的位置阅读研究报告:
      1. 在 "设置" 选项卡中为数据集分配位置名称. 通过单击 "浏览" 并导航到包含所有映像集的高级存储文件夹, 分配 "DICOM 路径"。
         注意: DICOM (医学中的数字成像和通信) 是一种常用于医学图像的文件格式, "DICOM 路径" 是指包含所有原始 DICOM 图像的文件夹集。
      2. 返回到 "读取" 选项卡, 其中单个扫描 (从一个主题和一个日期) 将可选择进行图像处理。
      3. 选择主题, 按 "读取", ImageJ 将自动上传所有三个关联的集, 并启动 PET\ ct 查看器。
2. 通过单击 "棕色脂肪, Roi" 编辑器上的 "加载" 按钮, 将以前制作的 Roi 集加载回 PET/CT 查看器中。
   注意: ImageJ 将只允许加载从当前 CT、CPET 和 UPET 映像集创建的 ROI. Csv 文件。

3. 导航 PET/CT 查看器插件

1. 在加载为一个新窗口后, 等待 pet任何 ct 查看器显示为一个新窗口, 其中包含三个单独的 petct 图像视图, 分别显示或融合显示。
   1. 单击 PET/ct 查看器左上角的 "MIP" 按钮, 将其他两个窗口中的一个替换为融合的 PET/ct 视图。但是, 如果仅单击此按钮一次, 则 MIP 将不再可用。
      注意: MIP 或最大强度投影是一个二维的完整身体图像, 仅显示每个轴向切片中强度最高的像素。
   2. 再次单击 "MIP" 按钮, 将 MIP 带回;现在应该可以查看融合后的 pet任何 ct、CT 和 MIP。
2. 使用 PET-CT 查看器顶部的 "> >"、"F" 和 "S" 按钮切换 MIP 图像方向。
3. 使用放大镜左侧的三个按钮将 PET、CT 和融合的 PET/ct 图像的方向更改为轴向、冠状或矢状平面。
4. 点击 PET-CT 查看器顶部工具栏上的放大镜, 切换鼠标滚轮的功能。
   1. 通过在选择放大镜的情况下滚动, 放大所有视图 (MIP 除外)。
   2. 在未选择放大镜时滚动, 在所有视图 (MIP 除外) 上浏览切片。
      注意: 单击 MIP 还会将 PET 和 CT 切片更改为光标级别的解剖位置。
5. 选择工具栏左上角的 "编辑", 然后从出现的下拉菜单中选择 "棕色脂肪, Roi"。将出现一个新对话框。在开始量化之前, 请确保选择了以下选项:
   1. 选中 "使用 SUV" 和 "使用 CT" 复选框。
   2. 从三个体素包含条件中选择一个 ("任意"、"平均" 或 "全部")。
      注: Leitner等人2017年19使用了 "任何".有关其他选项的详细说明, 请参阅 petctview. org。
   3. 选择 "内部" 应用 BAT 检测算法来检查 ROI 区域内 (而不是外部) 的体素。
6. 在此对话框的自由文本字段的第一行中输入 bat 的 SUV 限制。
   1. 输入一个 suv 下限归一化的个人测量或预测的瘦身质量和上限足以容纳高活动^{水平 19,20}。
      注: 在以往的研究中, 已报告了最佳可得比 suv 高达 ~ 75 gml;因此, 100 G/ml 是一个合理的上限。
7. 在自由文本字段的第二行中输入 BAT 密度范围。
   注: Leitner 等人在 Leitner等人的2017年第19处以 a-300 hu 下限和-10 hu 上限 , 此前还建议^使用-190 至-10 hu 的下限。
8. 选中位于 "Vol. * 平均值" 下方的复选框, 以便所有被视为 BAT 的体素都将以蓝色突出显示, 而 "棕色脂肪、ROI" 窗口将打开。
   注意: SUVmax 将显示为红色, 此复选框旁边的可调节数字决定了突出显示的厚度。
9. 画的 Roi
   1. 点击 "棕色脂肪, ROI" 对话框中的 "绘制" 按钮。在 PET/CT 查看器窗口中进行的所有点击都将被视为构成 Roi 的点。
      1. 单击三个视图中的任意一个, 开始绘制 ROI。
         注意: 形成投资回报率至少需要三个点。在第一个或第二个点之后双击以自动删除点并离开 ROI 绘图模式。
      2. 定义两个以上的点后, 双击关闭并存储 ROI。
10. 编译 Roi 以获得总的最佳可得技术量
    1. 在轴向平面上绘制 Roi, 以获得总的 BAT 体积。
       注意: 每个轴向切片最多具有一个 ROI 是最简单的。每个切片包含多个 ROI 可能会导致意外重叠。然后, 在重叠区域被确定为最佳可得技术的 Voxels 将被多次计入最佳可得技术总量。
    2. 将开始和结束 "切片限制" 设置为相同的切片, 因此 ROI 将仅应用于当前轴向切片 (例如, 起始切片 = 90, 结束切片 = 90)。
    3. 在不完成投资回报率的情况下, 圈出一个 bat 仓库 (例如在左锁骨上区域)。通过将连接线延伸到最佳可得技术的遥远部分来继续投资回报率。封闭第二个 BAT 仓库, 双击第二个区域开始处先前标识的点.根据需要调整 ROI 点, 以进一步减少误报的可能性。
    4. 使用对话框左下角的文本框, 根据解剖级别标记 roi, 以供将来参考。
11. 删除不需要的 Roi
    1. 完成后立即删除不需要的 ROI。
       1. 双击 pet任何 ct 查看器中的任意位置, 以完成不需要的 ROI。
       2. 单击 "棕色脂肪, ROI" 对话框中带有回收站图标的按钮。
       3. 当提示用户是否希望删除当前的投资回报率时, 请单击 "是"。
    2. 删除以前设定的投资回报率。
       1. 使用 ROI 编号旁边的向上或向下箭头选择所需的 ROI。
       2. 单击 "回收" 按钮。
          注意: 一旦删除了 ROI, 与每个 roi 大于已删除的 ROI 的投资回报率相关的数字将相应地按顺序下降 (例如,如果删除 roi #2, roi #3 将 #2, roi #4 将变得 #3, 依此类推)。标记的 Roi 使此过程更容易。
12. 节省 Roi
    1. 单击 "保存" 按钮, 并提供文件名以将已完成的 Roi 保存在. csv 文件中。
       注意: 建议每隔10片保存 Roi, 以免进度丢失。. Csv 文件可以在文本编辑器或电子表格程序中打开, 并包含每个 ROI 中已识别的 BAT 的所有相关数据, 包括卷、活动、Suv平均等. 更改电子表格程序中的值可能会改变文件格式并使其成为在 ImageJ 中不可读。

4. 对全身最佳可得技术进行量化

1. 使用这些一般准则来识别身体所有区域的最佳可得技术。
   1. 避免与高密度或活动对比的相邻组织的部分, 因为微小的共注册问题可能会引入误报。
      注意: 请记住, BAT 仓库通常是对称的, 这是一种有助于可视化 bat 识别的属性。
2. 使用独特的解剖地标, 如椎体形状, 其他骨结构, 和器官的存在, 以确定当前的解剖区域。避免使用已知会产生误报的特定区域结构。
   1. 识别颈椎区的最佳可得技术 (椎骨 C3-c7)。
      1. 导航到第三个颈椎 (C3) 的轴向视图。
         注: C1-c2 区域也可能含有最佳可得技术, 但 BAT 检测可能会被大脑和骨骼肌中 FDG 的高吸收所迷惑。
      2. 在脂肪组织仓库的外侧开始投资回报率, 避免颈部肌肉围绕椎体的刺过程, 并创建一个边界后部的下颌骨的下边缘。
      3. 排除甲状腺, 甲状腺的密度和活性水平可能与 BAT 相似 (图 2 a 和 2A)。
   2. 识别休眠区的最佳可得技术 (Vertebrae c5-c7)。
      1. 包括这个小型的, 皮下的 BAT 仓库。
         注: 它在 C5-c7 附近背部皮下脂肪中对称出现,图 2b.
      2. 只有在代谢活动发生的地方, 才仔细地包括皮下脂肪组织。
   3. 识别锁骨上区域的最佳可得技术 (Vertebrae C7-t3;前位至脊柱, 后部至纵隔)
      1. 开始绘制投资回报率的一面最肤浅, 接近高度活跃的 BAT 区域。
         注意: BAT 可延伸到肱骨头部周围的区域。
      2. 避免在气管正上方的区域, 其中包含甲状腺, 并附上 ROI, 以便排除颈部肌肉和肺部附近的假阳性。
   4. 识别腋窝区域的最佳可得技术 (Vertebrae T3-t7)。
      1. 找到腋窝 bat 作为从锁骨上区域的一个进展。
      2. 选择靠近手臂开始与躯干分离的 bat, 但避免肋骨和肺。
         注意: 这些脂肪仓库最终将过渡到腋下中线的皮下 WAT。
   5. 识别纵隔区域的最佳可得技术 (Vertebrae T1-t7;前部):
      注意: 对于某些人来说, BAT 可能会在胸骨的整个周围积累。
      1. 选择胸骨开始出现在 T2 开始时靠近个人胸腔最外层区域的 bat, 并在下部继续 ROIs, 直到小管过程结束。
   6. 识别脊椎旁区域的最佳可得技术 (Vertebrae T1-t12), 方法是在椎体周围的 BAT 周围绘制 Roi, 而不是脊椎的刺过程。
      1. 从 C7 下缘第一肋骨的出现开始包括副脊髓 BAT。
      2. 不包括肋骨之间的区域, 其中肋间肌肉是局部的。
   7. 识别腹部的最佳可得技术 (比 T12 以下)。
      1. 避免输尿管, 输尿管具有类似的密度与 BAT 和非常高的活性水平。(图 2d)。
      2. 直接围绕肾脏的活性脂肪, 直到代谢活动不再存在。
      3. 如果 SUVmax 体素出现在肾脏的内侧或附近, 请调整该区域内的腹部腹部腹部腹部镜, 以排除输尿管。

5. 质量保证

1. 在从 C3 椎骨到 L3-4 左右测量的所有轴向切片上绘制 roi 后, 检查 MIP 是否有明显的误报。
2. 确保红色 SUVmax 体素位于包含 BAT 的区域中, 而不是显示与 BAT 相似密度值和非常高的 suv 值的结构 (如输尿管)。
3. 保存最终的. csv 文件, 当确定所有 BAT 都已被识别, 并且所有误报已被排除。

6. 将最佳可得技术划分为单独的仓库

注: 下一节仅侧重于量化最佳可得技术17的区域仓库。这些步骤不是获得全身 BAT 体积和活动所必需的。

1. 在 "棕色脂肪, ROI" 编辑器中生成 BAT 掩码 (图 1)。
   注意: 遮罩被定义为重新生成的 PET 图像, 仅包含在本协议前面步骤中创建的 roi 中确认为 bat 的体素的受需车值。所有其他体素的 SUV 值设置为0。
   1. 保持 PET/CT 查看器打开所有已识别的 BAT 或重新打开 "插件" 下拉菜单中的 PET/CT 查看器, 并加载上面保存的 Roi。
      1. 打开主题扫描的三组。
      2. 打开 "棕色脂肪, ROI" 对话框。
   2. 选择 "面罩" 选项卡, 然后按 "制作蒙版 PET"。
   3. 等待一个额外的框弹出, 文件名以 "DUP _..." 开头。
   4. 关闭 PET/CT 查看器, 但将各个框 (与 CT 和 PET 扫描一起) 保持打开状态, 然后重新打开新的 PET/ct 查看器窗口。
   5. 在出现的对话框中选择以下三个复选框: CT 集、UPET 集和最新的 CET 集 (即最接近列表底部的 CPET 集)-这是包含先前生成的掩码的文件。
   6. 将 PET/CT 图像的视图更改为矢状, 并开始绘制所有 Roi, 以便从同一矢状切片开始进行全区域分析。
      注意: MIP 图像方向不会更改。另外, 最中心的切片 (即沿着脊椎中心) 是一个很好的起点。
   7. 将切片限制更改为从切片1到所分析扫描中的最后一个切片的范围。
   8. 取消检查密度 (HU) 阈值, 并将 PET (SUV) 阈值的下限更改为 0.01 SUV, 以排除任何非 bat 体素, 这些体素现在具有 suv 值为0。选中 "绘制下一步" 按钮上方的框。
      1. 通过在 "棕色脂肪、ROI" 对话框左下角的文本字段中键入所需的标签 (例如"子宫颈"、"锁骨上" 等) 来标记区域。
2. 绘制和标记颈椎 ROI (图 3a), 方法是从 c3 顶部开始, 将 roi 扩展到 c7, 在关闭 roi 之前在 c7 主体下绘制一条线。
3. 绘制并标记锁骨上的 ROI (图 3b)。
   1. 从 C7 开始, 但不包括胸椎的身体, 同时将 ROI 扩展到 T3, 然后将 ROI 的左边框延伸到胸骨的顶部。
   2. 将 ROI 的右边界与该区域内的胸椎体的前缘排列。
4. 绘制并标记腋窝投资回报率 (图 3c)。
   1. 从 T3 开始, 但不包括胸椎体, 同时将 ROI 扩展到 T7, 然后将 ROI 的左边界延伸到胸骨的身体短。
   2. 将 ROI 的右边界与该区域内的胸椎体的前边缘线。
5. 通过将整个胸骨包含在一个单一的 ROI 中, 绘制和标记纵隔 roi (图 3d)。
6. 绘制和标记从 T1 开始的准脊椎 ROI (图 3e), 包括 roi 中的所有胸椎 (直到 t12)。
   1. 将 ROI 的左边界与胸椎体的前边缘排列。
      扩展 ROI 的右边框, 以便包括该地区的所有 BAT。
7. 绘制和标记腹部 ROI (图 3f) 开始在 l1 的顶部, 并包括任何 bat, 没有考虑在腹部 roi 内的任何其他以前的区域。
8. 绘制并标记休眠的 ROI (图 3g)。
   1. 包括颈椎附近和脊椎顶部的背侧皮下脂肪区;这就是被试的身体与扫描床接触的地方。
9. 检查 "全部" 以显示所有区域的 Roi, 以对所有 Roi 进行排队, 从而防止重叠或低估。
   1. 将相邻 Roi 的周长彼此齐平, 以便两个区域中不包含 BAT, 并且所有区域都不缺少 BAT。
   2. 从正面和侧面视图观察 MIP, 以检查是否所有切片都包含在划定的区域中。如果有未以蓝色突出显示的区域 (步骤 6.2.2), 请检查切片限制。
10. 将最终数据保存到新的. csv 文件中。此文件将包含每个标识的仓库中所有 BAT 参数的区域总计或平均值。

结果

BAT 通过一系列后映像采集处理步骤进行量化, 如图 1所示。PET 和 CT 阈值用于识别代谢活跃且具有脂肪组织密度的体素。然而, 一些符合这些标准的体素可能发生在不太可能含有最佳可得技术的解剖位置。为了避免这些误报, 在绘制 ROIs 时必须考虑 pet、CT 和解剖信息 (图 2)。图 2显示了在冷刺激受试者中量化全身 bat 时需要包括和避免的几个常见区域, 如代谢活性颈椎bat 与唾液腺、声带和甲状腺 (图 2 a) 和 2B);锁骨上 bat与在空气和固体组织边界附近颤抖的肌肉 (如肋间肌肉) (图2c);腹部 BAT与肾脏的花萼, 因为它们清除标记葡萄糖 (图 2d)。在编译了每个轴向切片的 ROI 之后, BAT 仓库可以在矢状平面上进行分段, 以检查区域 BAT 激活中的个体间差异 (图 3)。

图1。图像处理步骤的原理图流.首先, PET 图像和相应的 CT 图像上传到 PET/CT 插件 (A)。在每个 pet任何 ct 切片 (B) 上绘制轴向 rois 后, 每个符合 PET 和 CT 标准的体素都以蓝色 (C) 进行识别。从这些 bat 识别的体素 (D) 中生成一个掩模, 该体素取代了原来的修正 pet 扫描 (E), 仓库在矢状视图 (F) 中进行分段。请点击这里查看此图的较大版本.

图2。轴向 Bat 感兴趣的区域选择和多个蝙蝠库应避免的公共区域.从融合的 PET/ct 图像 (第1和第2列) 和具有绿色线的最大强度投影图像 (MIP, 第3列) 中的轴向切片表示冷刺激后获得的扫描的切片高度。绿色 Roi 是脂肪组织密度、高 FDG 吸收和解剖位置可能包含活性 BAT 的区域1和2。不可能包含 BAT 的解剖区域在第2栏中以红色突出显示。符合 BAT PET 和 CT 标准的 Voxels 由 ImageJ 确认, 并以蓝色突出显示。例如: (A) 颈椎前站、(B) 甲状腺水平的颈椎车厂、(C) 附近颤抖的骨骼肌 (即肋间) 的超拉口/腋窝, 以及 (d) 输尿管水平的腹部仓库。肾脏。请点击这里查看此图的较大版本.

图3。七个 BAT 仓库在 S7名 Sgittal 视图中的区域分割.在生成了只包含先前被确定为活性最佳可得技术的 pet 体素的 "BAT 掩模" 图像后, 可以通过在矢状平面上绘制的 Roi 分离以下区域: (A) 颈椎 (C3-c7)、(B) 椎体 (C7-t3, 不包括椎体)、(c)) 腋窝 (T3-t7, 不包括椎骨), (D) 纵隔 (前纵隔)、(E) 脊椎 (T1-t12, 从椎骨前缘到刺过程)、(F) 腹部 (T12-l3, 腹膜后) 和 (G) 多塞病 (脂肪仓库不同和后侧的椎弓块;在颈椎区域附近)。包含所有区域的复合图像显示在 (H) 中。请点击这里查看此图的较大版本.

讨论

自从确认成人体内功能的 bat 以来, 人们对了解 BAT 在人体生理中的作用产生了极大的兴趣。然而, 由于这种热原组织通常存在于狭窄的筋膜平面中, 穿插在白色脂肪中, 并围绕其他器官, 因此量化具有挑战性。2016年, 国际最佳可得技术国家主管国际小组发表了一份协商一致的文件, 其中载有报告相关参与者特征、主题准备标准和获取 PET/CT 图像²¹的协议的建议。该小组还指出, 在最佳可得技术量化的 PET/ct 处理中需要更加一致, 并指出, 确定最佳可得技术的方法差别很大, 在大多数情况下, 最佳可得技术量化程序的细节有限。因此, 虽然研究内的重现性报告较高^22,23,24, 但使用不同定量方法的小组报告的最佳可得技术体积和活性明显不同, 即使在参与者的年龄、性别和体重指数^相似25,²⁶。这些不一致使比较发现变得困难, 并导致成人人类¹⁵的最佳可得技术数量引发争议。

PET/CT 图像处理的一个固有限制是包括符合 PET 和 CT 标准的体素, 但在与 BAT 以外的结构相对应的解剖位置。由于扫描过程中分辨率和主题运动的差异, pet 和 CT 图像的完美共配几乎是不可能的。因此, 与空气或骨骼接壤的结构和高示踪剂吸收区域往往被错误地识别为活性 BAT。为了限制假阳性体素的加入, 应只在用户构建的 Roi 中应用 PET 和 CT 标准。但目前使用用户指定的 Roi 或自动分析量化最佳可得技术的方法在用户参与和所需知识的数量上有所不同。我们已经证明, 使用单一的, 二维用户定义的日冕 ROI 应用于整个图像堆栈可能更容易包括假阳性区域¹⁹。一些小组开发了自动化方法来量化能够在没有太多用户输入的情况下快速处理大型数据集的 bat。然而, 这些方法要么没有包括所有潜在的含 bat 区域, 特别是在下半身²⁷, 要么产生相对较高的误报28和假阴性 ²⁶。由于人类 BAT 的体积一般较低 (lt;600 毫升, 占总体重的 lt;2%), 量化方面的微小绝对误差可能导致较大的相对差异。

本研究所描述的在每个轴向 PET-CT 切片上绘制 Roi 的更严格的方法允许在狭窄的筋膜层中检测 BAT, 同时提供更多的信心, 即误报已被排除。这就产生了一个详细的量化在每个独立, 而不是二元评估的存在或缺乏的最佳可得技术²⁹。因此, 它可能更适合于小样本尺寸的对照实验, 旨在研究 BAT 的生理和干预效果。此外, 确定针对具体区域的最佳可得技术仓库的能力可以更深入地了解最佳可得技术的功能相关性和发展起源。我们相信这些定量措施不仅对整个领域的比较很重要, 而且对于更好地估计 BAT 对成人能量代谢和温度调节的贡献也很重要。

BAT 的几个解剖特征将有助于我们方法的使用者限制假阳性体素的加入。BAT 通常存在于连续和对称筋膜层中。因此, 在绘制和细化 ROI 的同时, 检查上轴和下轴向切片是否具有所选脂肪组织的连续性和对称性, 可以帮助用户最大限度地纳入脂肪组织, 同时最大限度地减少骨骼肌、骨骼和其他组织的包含明显的非最佳可得技术结构。活性 BAT 也很少出现在皮下脂肪库中, 因此我们建议用户在构建 Roi 时避免使用这些区域。正如在协议中所指出的, BAT 分布在几个不同的解剖区域, 包括颈椎、颈椎、锁骨上、腋窝、纵隔、旁和腹库。这些仓库的分布使一个轴向切片可能包含多个仓库中的最佳可得技术以上。例如, 胸区的轴向切片可以包含来自纵隔仓库 (近端和前部)、脊柱旁部 (近端和后部、沿脊柱) 和腋窝 (侧面和近前后路) 的 BAT。对这些仓库的了解可以帮助用户在身体的各个区域创建 Roi, 因为它们发生在预先描述的位置, 这在很大程度上是连续的, 如我们的协议中所述。但是, 由于我们鼓励用户每个切片只绘制一个 ROI, 以避免 ROI 重叠, 因此需要执行生成 BAT 掩码和绘制矢状 ROIs 的其他步骤, 以便将以前确定的 BAT 体素分离到不同的区域仓库中。需要最佳可得技术分布的信息,即根据信息系统位置在相同的轴向 roi 中检测到的纵隔、旁侧和腋窝 bat 分离 (图 3)。

PET/CT 查看器软件还可用于量化 BAT 以外的组织的活动, 例如颤抖的骨骼肌, 它也起着冷诱导的热发生的作用 19, 或大脑或肝脏的各个区域。建议作为 pet任何 ct 分析²¹的参考组织。然而, 这些组织的密度和解剖分布与最佳可得技术不同, 并且不在我们当前协议的重点范围之内。我们引导读者阅读协商一致文件^,以便更详细地了解这些议题。最后, 我们建议所有用户不断更新 ImageJ, 并访问 petctview. org 进行插件更新和软件帮助。

尽管我们认为, 这种严格的方法比自动化方法^26、28和使用简化的单一 roi 来估计 bat 总量的 9^、30的方法更为精确, 但它并非没有限制。目前还没有理想的方法来非侵入性量化人体内的 BAT, ¹⁸f-fdg 只代表葡萄糖摄取, 这与葡萄糖代谢^不一样11。然而, 尽管其他放射性示踪剂已被使用^31,32,33, ¹⁸f-fdg 是最突出的示踪剂用于研究人类的 bat。因此, 在可预见的未来, 开发标准化方法来分析¹⁸架 F-FDG pet/ct 图像将继续对人类 bat 生理学的研究产生影响。

我们提出的方法, 创建一个投资回报率上的每个 bat 包含轴向切片, 同时避免常见的问题领域, 是劳动密集型的, 并要求用户有一些基本解剖知识。也有可能是严格的 ROI 选择可能会引入错误的否定, 因为一些含 bat 的仓库可能会被避免。在融合的 petct 图像的每一个轴向切片上绘制 Roi 可以仔细区分脂肪组织和邻近的代谢活性组织和/或受溢出和部分体积效应^{影响的区域之间}的区别。然而, 完成一次扫描分析所需的时间可以从3到8个小时不等, 通过实践和经验缩短时间框架的可能性。各种机器学习方法可能能够减少完成这项任务所需的人力和专业知识。然而, 创建一种能够准确检测最佳可得技术并对当前成像限制产生的误报具有鲁棒性的更自动化的方法, 将需要有一个具有不同身体成分和 BAT 分布的个人的大型数据集。我们希望这种方法能够用于制作详细的最佳可得技术图集, 作为更复杂的大数据方法的模板。

最后, 我们演示了一种采用冷诱导 FDG petp ct 扫描来量化人类棕色脂肪组织体积、活动和分布的分步图像分析方法。关键的步骤包括: 1) 连续和按顺序分析轴向 ROI 和 2) 评估相关的 BAT 仓库的解剖位置, 同时避免其他代谢活性组织。这种严格的量化方法可供现场研究者研究最佳可得技术生理学, 并可作为今后开发人工最佳可得技术自动定量方法的参考标准。

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