EANM 2025：深度学习助力淋巴瘤PET/CT图像自动识别，精准定量迈出关键一步

非霍奇金淋巴瘤是一类异质性肿瘤，病情进展迅速且预后多变。总代谢肿瘤体积（TMTV）已被证实为评估患者预后和制定治疗方案的重要影像生物标志物。然而，准确提取TMTV需要对所有肿瘤病灶进行精确描绘，传统手工或半自动方法不仅耗时费力，还容易受到操作人员经验影响，存在较大主观性和误差。 [18F]FDG PET/CT作为评估淋巴瘤活性和分布的标准影像技术，其影像数据的自动化处理和分析需求日益增长。深度学习特别是卷积神经网络在医学图像分割领域展现出卓越潜力，为自动识别和量化病灶提供了新的解决方案。

10月4日-10月8日，2025年第38届欧洲核医学协会年会(EANM) 在西班牙巴塞罗那隆重举行。在本届大会上，研究人员发表了一项研究，创新性地利用深度学习技术，开发了一款基于3D U-Net架构的卷积神经网络（CNN），实现了对非霍奇金淋巴瘤患者[18F]FDG PET/CT影像中肿瘤病灶的自动精准描绘。该方法在多中心前瞻性临床试验数据上表现优异，达到了Dice相似系数0.889的高准确率，显著提升了肿瘤代谢体积（TMTV）测定的效率和一致性，减少了传统半自动方法的工作负担和人为误差。

研究团队基于nnU-Net框架，从零开始开发了3D U-Net卷积神经网络，用于非霍奇金淋巴瘤患者[18F]FDG PET/CT影像中肿瘤病灶的自动描绘。训练和测试数据来自PETAL多中心前瞻性研究，共收集了1133例患者的PET/CT扫描图像，覆盖6602个肿瘤病灶。 采用五折交叉验证保证模型的泛化能力。标注过程采用迭代策略，由经验丰富的观察者结合辅助中间模型完成，确保了高质量的标注数据。所有病灶均被纳入分析，无论其体积大小或最大放射性摄取值。 模型输出的自动描绘结果与人工标注进行了详细比较，评价指标包括Dice相似系数、敏感性和阳性预测值等，同时分析了漏检病灶的体积分布及自动计算的TMTV与人工计算的相关性。

结果显示，模型在测试集上获得了Dice系数0.889，显示出高度的一致性和准确性。敏感性为0.671，说明绝大多数肿瘤病灶能被成功识别；阳性预测值为0.809，意味着误检率较低。 漏检的肿瘤病灶体积平均为3.3毫升，中位数仅0.5毫升，显示出模型对小体积病灶的识别仍有提升空间。排除极端异常值（最差1%）后，自动与人工测定的TMTV高度相关（R²=0.983），平均绝对误差仅为13.1毫升，而平均TMTV为133.4毫升，表明该模型对于整体肿瘤负荷评估具有较好稳定性和准确性。 此外，自动化流程极大缩短了评价时间，降低了人工干预需求，为大规模临床研究和潜在的临床应用奠定基础。

综上，本研究成功开发了一种基于深度学习的自动化淋巴瘤病灶描绘方法，实现了准确且高效的[18F]FDG PET/CT图像分析。该技术有望成为未来淋巴瘤影像诊断与治疗监测的重要工具，推动影像组学和精准医疗发展。 尽管当前模型表现出色，但对于小体积或低代谢活跃病灶的识别仍存在一定挑战，后续研究可以通过优化模型结构、增加多模态数据融合及引入临床特征等手段进一步提升性能。 此外，实际临床应用中还需考虑跨中心设备差异和患者个体变异，确保模型的鲁棒性和泛化能力。 深度学习辅助的自动描绘不仅缓解了医师工作负担，还能减少人为主观差异，促进影像数据的标准化和量化分析，推动非霍奇金淋巴瘤患者的精准治疗和随访。

参考资料

Deep-Learning-Based Automated Delineation of NonHodgkin Lymphoma in [18F]FDG PET/CT

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