基于一体化18F-FDG PET/MRI深度学习模型评估脑梗死周围脑代谢

Deep learning model based on integrated 18F-FDG PET/MRI for evaluating cerebral metabolism around cerebral infarction

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摘要目的探讨基于一体化 18F-FDG PET/MRI深度学习(DL)模型评估脑梗死周围脑代谢状态的价值.方法回顾性收集 46例单侧颈内动脉(ICA)或大脑中动脉(MCA)狭窄闭塞致脑梗死患者,基于头部一体化 18F-FDG PET/MRI以DL模型自动分割脑梗死区域,应用不对称指数(AI)评估分割出的脑梗死区域中额叶、颞叶、顶叶、枕叶及大脑半球代谢减低区域体积及其占比,并分析其与美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)神经功能评分的相关性.结果 46例患侧颞叶、顶叶及大脑半球中的代谢减低区域体积分别为(41.35±10.52)ml、(65.58±14.82)ml和(178.89±34.23)ml,均与NIHSS评分呈正相关(rs=0.359、0.343、0.362,P均＜0.05);患侧额叶、颞叶、顶叶及大脑半球中的代谢减低区域体积占比分别为(45.68±10.35)%、(42.32±10.19)%、(45.05±9.44)%及(44.11±8.63)%,均与NIHSS评分呈正相关(rs=0.344、0.340、0.439、0.393,P均＜0.05).结论基于一体化 18F-FDG PET/MRI DL模型评估脑梗死周围脑代谢状态具有重要临床价值.