Journal of Molecular Imaging & Dynamics
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abstracto

Extracción de función de entrada basada en factorización de matriz no negativa para imágenes de ratón en PET de animales pequeños - Comparación con muestreo de sangre arterial y análisis factorial

Dominik Schulz, Arne Tapfer, Andreas Buck,Sybille Reeder, Matthias Miederer, Eliane Weidl, Sibylle I. Ziegler, Markus Schwaiger y Ralph A. Bundschuh

Objetivos: Recuperar la curva de concentración de actividad del la sangre (función de entrada arterial) es obligatoria para realizar el análisis del modelo biocinético de los datos PET dinámicos. Especialmente en roedores pequeños, recopilar la función de entrada sigue siendo un área activa de investigación ya que hasta ahora no se ha encontrado una solución de aplicación general. Si bien es posible cateterizar quirúrgicamente los vasos sanguíneos de los roedores, es una labor intensiva y el tiempo de resolución del muestreo de sangre está restringido debido a la cantidad limitada de sangre total y al procedimiento de extracción de sangre en sí. Obtener la función de entrada de las propias imágenes de PET parece ser favorable, pero adolece de varios factores, uno de los cuales es el derrame de tejidos adyacentes. Particularmente en ratones y para [18F]FDG, el derrame complica el uso de la curva de tiempo-actividad (TAC) de una región de interés (ROI) sobre el ventrículo izquierdo (LV) porque la señal de la ROI contiene contribuciones de ambos, la captación miocárdica y la actividad de la sangre arterial. Proponemos la factorización de matriz no negativa (NMF) como un algoritmo basado en imágenes para separar la concentración del trazador miocárdico de la función de entrada de sangre. El objetivo de este estudio fue evaluar el potencial de NMF como un algoritmo basado en imágenes para recuperar la función de entrada en comparación con el muestreo de sangre y el análisis factorial (FA).

Método: Se cateterizaron quirúrgicamente las arterias femorales de ocho ratones. Con la inyección de [18F]FDG, se inició una exploración PET de 60 minutos durante la cual se extrajeron manualmente muestras de sangre arterial del catéter. Para el análisis, NMF y FA se realizaron en un ROI colocado sobre el LV. El algoritmo NMF comparte similitudes con el análisis de componentes principales y FA, la ventaja sobre los dos últimos es su restricción de no negatividad. Para la normalización de la curva extraída de NMF, se utilizó el valor máximo de la actividad del trazador en una imagen temprana del VI y una muestra de sangre tardía. La curva NMF normalizada se comparó visualmente con la TAC recuperada de las muestras de sangre y con la TAC recuperada de FA. Para una comparación cuantitativa del rendimiento, se calculó la correlación de Pearson y la raíz cuadrada de la suma de cuadrados (RSS) entre NMF/FA y las curvas de muestreo de sangre.

Resultados: TAC basado en NMF, FA y muestras de sangre arterial se obtuvieron y compararon en los 8 ratones. Las curvas derivadas de NMF describieron las curvas basadas en muestras de sangre visualmente significativamente mejor que FA. La correlación de Pearson entre NMF y las curvas de muestreo de sangre osciló entre 0,21 y 0,92 con una media de 0,69. La correlación de Pearson para FA varió de 0,46 a 0,81 con un promedio de 0,65. El RSS medio fue 2,70E + 006 para NMF y 3,40E + 006 para FA.

Conclusión: En los parámetros examinados, conformidad visual, correlación de Pearson y RSS, NMF tiene un rendimiento superior a FA y parece ser un método prometedor para la extracción de la función de entrada de imágenes PET de pequeños roedores sin necesidad de muestreo de sangre arterial.