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第44卷第5期 陈锦泉，丁紫藤，唐立钧，等. 乳腺专用PET在乳腺癌中的临床应用进展［J］.
2024年5月 南京医科大学学报（自然科学版），2024，44（5）：726-731 ·727 ·

有较高的空间分辨率，可应用于早期亚厘米级乳 Res⁃Net）创建基于深度学习（deep learning，DL）的去
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腺癌的检测 。目前有两种类型：相反型和环型。 噪模型，以减少在大约一半发射时间内采集的dbPET
①相反型中，如正电子发射乳腺X线摄影术（ positron 图像噪声，并保留病灶量化值，结果表明深度学习
emission mammography，PEM），使用两个平板探测器 在dbPET 图像降噪中是可行的，并且有可能比传统
进行乳房成像，其灵敏度高于 PET/CT，特异度高于 的图像后滤波性能更好 。其次是视野（field of
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MRI。②环型中，俯卧位将乳房悬于探测器中心，每 view，FOV）。FOV 是指多少乳腺组织包含在 dbPET
侧乳房采集1次，其空间分辨率可达到1.4 mm，适用 中，当全部乳房后间隙被包含其中时称为全 FOV，
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于亚厘米级乳腺癌的成像 。与 PEM 相比，环型 但即使在全 FOV 的情况下，仍会有一部分病灶在
dbPET不需要压缩乳房、成像时间短、不会给患者带 FOV 之外，这也是 dbPET 的局限性之一。研究发现
来疼痛，体位为俯卧位，乳腺自然下垂，符合乳腺的 病灶位于 FOV 外以及 FDG 低摄取是 dbPET 检测不

自然生理解剖状态。目前国内外对乳腺专用 PET 到的两个主要因素 ［10］ 。另有研究发现有 5 例乳腺
的研究较少，本文就环型dbPET 在乳腺癌的临床应 癌病灶位于 dbPET 的 FOV 之外而未被检测到，将
用进展综述如下。 20 mm 的检查垫更换为5 mm的检查垫，再次扫描时
发现没有病灶遗漏 ［11］ 。因此可以通过改进机器进
1 显像方案推荐
一步增大 FOV，当然这方面的改进需要进一步研
对于 dbPET 的显像方案，结合文献及临床经 究。最后是背景实质摄取（background parenchymal
验，首先应该遵循PET成像的一般准则 ，比如推荐 uptake，BPU）。乳腺癌中 F⁃FDG 摄取增加，而在正
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患者至少禁食4 h后注射 F⁃脱氧葡萄糖（ F⁃fluoro⁃ 常乳腺组织中只有轻微的生理性摄取，那么背景乳腺
deoxyglucose，F⁃FDG），血糖水平在 4~11 mmol/L 之 组织中生理性的 F⁃FDG摄取强度会影响 dbPET对
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间，注射 F⁃FDG前30~60 min应保持温暖，并在随后 乳腺癌的检测，过强的BPU可能掩盖病灶。Shimizu
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的等待和检查中持续保持温暖，减少 F⁃FDG在棕色 等 ［12］ 研究了影响生理性 BPU 的因素。第一是乳腺
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脂肪中的摄取，根据患者的体重和每个床位持续采 组织致密程度，致密乳腺组织BPU显著高于非致密
集时间决定注射活度，一般在 90~120 MBq 之间。 乳腺组织（P < 0.001），目前其原因尚未阐明，有可能
一项对9例无乳腺癌女性的初步研究表明，与全剂量 是因为致密乳房具有更大量的基质，并且可能更容
dbPET（3 MBq/kg）相比，半剂量 dbPET（1.5 MBq/kg） 易受到月经周期期间激素水平变化的影响。第二
提供了可接受的图像质量，这需要未来进一步验 是绝经状态，绝经前女性BPU高于绝经后女性。第
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证 。在60 min后行dbPET显像，患者取俯卧位，分 三是月经周期，在 44 例致密乳腺的绝经前妇女中，
别将单侧乳房置于成像探测器中，根据乳房的长度 月经⁃卵泡期的BPU 显著低于排卵期⁃黄体期。作者
决定成像的时间，每个床位 2~3 min，扫描结束后可 推测，以上影响因素可能与月经周期下雌激素和孕
根据自带的图像重建系统及后处理系统进行图像 激素周期性变化使上皮细胞增殖，从而使葡萄糖代
处理 。 谢活性增加相关，根据研究结果，建议避免在排卵
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期⁃黄体期安排dbPET检查。综上所述，对于dbPET
2 图像质量控制
的图像质量控制，许多学者在减少噪声以及改进机
dbPET图像质量的影响因素众多，首先是噪声。 器的FOV方面做出了努力，同时在成像时应密切关
噪声能使图像模糊或清晰度降低，图像常表现为颗 注患者的月经周期，合理安排检查时间。
粒状或花斑状改变。dbPET 空间分辨率提升的同
3 摄取分布模式
时，噪声也会相应增加，导致检测到大量非病理性
摄取灶，增加了假阳性率，从而增加不必要的检查 dbPET上病灶的摄取分布模式目前没有标准的
及活检。为了减少噪声，Yuge等 对21例初诊乳腺 定义，有学者将其分类为点状、肿块与非肿块，与乳
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癌患者行dbPET 和乳腺MRI 增强扫描，若以MRI 作 腺 MRI 的分类方式相同，这样可以与其他研究进行
为相对标准，发现所有的恶性病变都是可重复的， 比较 。对于一些其他成像模式上未发现的偶发病
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而 93.4%的噪声是不可重复的，因此重复性评估有 灶，研究发现恶性概率为肿块>非肿块>点状 ［14- 15］ 。
助于减少dbPET 上噪声引起的假阳性。此外，使用 Sakaguchi 等 ［16］ 评价了 dbPET 的环状摄取（rimup⁃
经过训练的残差神经网络（residual neural network， take，RU）和多灶摄取（multifocal uptake，MU）模式，