摘要
目的：评估18F-FDGPET/CT不同SUV阈值计算的代谢体积参数在非小细胞肺癌预后中的比较研究。 方法：收集2017-01至2018-12在重庆医科大学附属第一医院核医学科接受18F-FDGPET/CT检查的非小细胞肺癌患者共计178例，分别以标准摄取值（standardizeduptakevalue，SUV）=2.5、SUV=4.0、40%最大标准化摄取值（themaximumSUV，SUVmax）、50%SUVmax4种方法确定不同的阈值，根据勾画的感兴趣区域系统计算出每种方法各自的SUVmean、MTV（metabolictumorvolume，代谢性肿瘤体积）和TLG（totallesionglycolysis，病灶糖酵解总量）。用卡方检验比较4种方法成功率，用皮尔逊系数评定4种方法获得的代谢体积参数之间的相关性和一致性。用ROC曲线评估各种方法得到的代谢体积参数对生存状态的预测能力，并得到最佳生存截断值。以最佳截断值分成高低不同代谢体积参数的两组后绘制Kaplan-Meier生存曲线，用log-rank检验曲线的差异。 结果：4种不同阈值的方法对178例非小细胞肺癌患者进行自动化分割感兴趣区，以40%SUVmax为阈值，自动分割成功的患者有163例，成功率高达91.6%。以SUV=2.5为阈值的成功率最低，仅为71.2%。以患者的生存状态分组，2组之间以不同方法为阈值的代谢参数的显示，进展组的MTV2.5、TLG2.5、MTV4.0、TLG4.0、MTV40%、TLG40%、MTV50、TLG50均高于未进展组，并且两组间差异均具有统计学意义。采用ROC曲线分析各代谢参数对非小细胞肺癌患者的生存状态，结果显示代谢体积参数对于非小细胞肺癌的预后分析具有重要的价值。所有的体积代谢参数均具有很好的生存状态预测效能，其中诊断效能最好的为MTV2.5，但用不同方法得到的体积代谢参数对生存状态的预测差异不大。以最佳阶段值将4种不同阈值获得的体积参数分为高代谢参数与低代谢参数组后进行Kaplan-Meier生存分析，发现以4种不同阈值的代谢参数最佳截断值分组，各参数的各组之间的生存时间分布差异具有统计学意义（P＜0.001），且高代谢参数组的中位生存时间明显少于低代谢参数组。 结论：利用4种不同阈值的分割方法获得的所有的体积代谢参数均具有很好的生存状态预测效能，可以用于非小细胞肺癌的预后分析，40%SUVmax为阈值成功率最高，具有较好的临床应用价值。
NETL