¹⁸F-fdg Petct 对活性人棕色脂肪组织的全身和区域定量

使用这种方法，研究人员可以获得人类受试者活性棕色脂肪组织（BAT）的定量测量。我们的方法旨在避免常见的误报，并提供有关如何识别和分类棕色脂肪组织解写的深度指导。该技术的主要优点是排除误报和代谢活性棕色脂肪组织排位的分类。

从加载和准备 PET-CT 映像开始此过程，如文本协议中所述。浏览所有视图的切片后，选择工具栏左上角的编辑，然后从显示的下拉菜单中选择棕色脂肪的 2。在显示的新对话框中，选中使用 SUV 并使用 CT 复选框。

然后，选择三个沃克斯豪尔包含条件之一。选择内部以应用 BAT 检测算法，以检查 ROI 区域内的沃克斯豪尔。现在，输入一个SUV下限正常化到个人的测量或预测的瘦体质量和上限足以适应高活动水平。

输入第二行自由文本字段中的 BAT 密度范围。选中位于音量时间均值下方的复选框，使所有被视为 BAT 的沃克斯豪尔在棕色脂肪 ROI 窗口打开时以蓝色突出显示。单击棕色脂肪 ROI 对话框中的绘制按钮来绘制 ROI。

然后，单击三个视图中的任意位置，开始绘制 ROI。要编译 ROI 并获取总 BAT 卷，请将起始和结束切片限制设置为同一切片，以便 ROI 仅应用于当前轴向切片。圈一个 BAT，而不完成 ROI。

通过将连接线延伸至 BAT 的远段，继续 ROI。封闭第二个 BAT depo，双击第二个区域开始时先前确定的点。根据需要调整 ROI 点，以进一步降低误报的可能性。

使用独特的解剖地标，如椎骨形状，其他骨骼结构，和器官的存在，以确定目前的解剖区域。要识别颈椎区域的 BAT，请导航到第三个颈椎的轴向视图。开始在脂肪组织脱毛的侧侧ROI，避免颈部肌肉周围的椎骨旋转过程，并创建一个边界，只是后方的下缘的软骨。

现在，在多索西丘地区，仅仔细包括代谢活动发生的皮下脂肪组织，来识别多索西区域的BAT。要识别超极区域中的 BAT，首先在最肤浅、靠近高度活跃的 BAT 区域的一侧绘制 ROI。要识别轴区中的 BAT，请选择手臂开始与躯干分离的地方附近的 BAT，但避免肋骨和肺部。

要识别介质区域的蝙蝠，请选择胸骨开始出现在 T2 开始时的 BAT，靠近个体胸腔的前部区域，然后低劣地继续 RBI 直到 xyphoid 过程结束。通过围绕身体的 BAT 绘制 处 处的 BAT 来识别半视区中的 BAT，而不是椎骨的旋转过程。最后，通过追踪直接环绕肾脏的活性脂肪，直到代谢活动不再存在，确定低于T12的腹部区域的BAT。

通过选择蒙版标签并按，在棕色脂肪 ROI 编辑器中生成 BAT 蒙版，制作蒙版 PET。关闭 PET-CT 查看器，但将单个框保持打开状态。然后，重新打开一个新的 PET-CT 查看器窗口。

在显示的对话框中选择以下复选框。CT 集和最新的 PET 集。将 PET-CT 图像的视图更改为下垂，并开始绘制所有 ROS，以便从同一 sagittal 切片开始进行区域范围的分析。

然后，从 C3 顶部开始，将 ROI 扩展到 C7，在 C7 主体下绘制一条线，然后结束 ROI，从而绘制并标注宫颈 ROI。现在，绘制并标记超拉西 ROI。从 C7 开始，但不包括胸椎体，同时将 ROI 扩展到 T3。然后将 ROI 的左边界扩展到胸骨的毛骨的顶部。

要绘制和标记轴向投资回报率，请从 T3 开始，但不包括胸椎体，同时将 ROI 扩展到 T7。然后，将 ROI 的左边界延伸至胸骨的车身。通过将整个胸骨包在单个 ROI 内来绘制并标记介质 ROI。接下来，绘制并标记从 T1 开始的半视投资回报率，包括 ROI 内的所有胸椎骨。

从 L1 顶部开始绘制腹部 ROI 并标记腹部 ROI，并包括腹部 ROI 中任何先前区域未计入的任何 BAT。最后，绘制并标注多索瑟维金。包括颈椎和副椎区域顶部附近的后皮脂肪区域。

这是主体的身体与扫描床接触的地方。选中"全部"以显示所有区域的 PI。现在，排列所有 ROIS，以防止重叠或低估。

将相邻 ROIS 的周长彼此齐平，以便两个区域中不包含 BAT，并且所有区域中不缺少 BAT。为避免 BAT 定量中的误报，在绘制 PI 时必须考虑 PET、CT 和解剖信息。在冷刺激的受试者量化全身 BAT 时，有几个常见区域需要包括和避免，例如代谢活性宫颈 BAT 与唾液腺、声带和甲状腺。

此外，应包括超腔BAT，同时应避免在空气和固体组织边界附近颤抖的肌肉。最后，当包括腹部BAT时，避免肾脏的钙。编译每个轴向切片的 PI 后，BAT 沉积物可以在 sagittal 平面中分段，以检查区域 BAT 激活中的内部、内部和个体差异。

这里显示的区域包括宫颈、颈椎、轴椎、中脊、腹腔、腹腔和颈椎。还显示具有所有区域的复合图像。使用图像框架中的可识别器官和结构了解您身体的位置并确定结构是否为真正的棕色脂肪非常重要。

最终，我们希望开发一种使用深度学习或人工智能方法的自动化方法。创建详细的棕色脂肪图集对于确保自动化方法识别 BAT 至关重要。利用这种图像处理方法，我们开发了人类棕色脂肪组织的定量和非侵入性图。

通过这种方法，研究人员可以更全面地比较人类的趣味BAT。