编者按：uNeuroEXPLORER（NX）是由联影医疗联合加州大学戴维斯分校（UC Davis）和耶鲁大学共同研发的脑部专用超高性能PET/CT系统，具备超高灵敏度与亚2毫米空间分辨率。在2025年美国核医学与分子影像学会（SNMMI）年会上，多项基于NX系统的前沿研究亮相，涵盖头部运动校正、重建算法优化、非侵入性输入函数建模、深度学习降噪及功能PET新分析方法等多个关键技术方向，涉及FDG、¹⁸F-SynVesT-1、¹¹C-(+)-PHNO等多种脑PET示踪剂。

适配多种脑PET示踪剂的头部运动校正

头部运动是影响脑PET图像质量的关键因素，可导致分辨率下降和定量偏差。一项研究在动态扫描中评估了NX系统对多种示踪剂应用基于帧（UMT Frame）和逐事件（event-by-event, EBE）的运动校正（MC）效果。通过无标记运动追踪系统（UMT）以30Hz频率采集运动数据，并采用MOLAR算法进行列表模式重建，生成18×5分钟的动态图像序列。

结果显示，在未校正图像（NMC）中存在明显模糊，而所有MC方法均有效减轻运动伪影，其中EBE MC在显示脑回与脑沟结构方面最为清晰。时间-活性曲线（TACs）分析表明，当扫描后期出现显著帧内运动时，后重建配准（PRR）和Frame MC产生较大偏差，而EBE MC曲线更平滑。多数感兴趣区（ROI）的标准差（%SD）降低，证实其对运动影响的有效抑制。EBE MC能消除快速帧内运动干扰，为NX系统实现最佳空间分辨率提供保障。

图1. 不同MC方法与NMC的视觉对比（¹⁸F-SynVesT-1 注射后60–90分钟）

图2. 不同MC方法效果比较（¹⁸F-FE-PE2I）

优化NX重建方法：¹¹C-(+)-PHNO PET成像

¹¹C-(+)-PHNO PET可用于研究多巴胺D2/D3受体高亲和力状态及其释放变化。研究将注射后30–60分钟的数据分别重建为6×5分钟/帧和30×1分钟/帧，采用OSEM算法进行迭代优化。

图像对比显示，1分钟/帧图像噪声波动显著高于5分钟/帧（图3b）。迭代次数分析表明，对于5分钟/帧图像，8次迭代即可使偏差低于10%，13次可降至5%以下；而对于1分钟/帧图像，9次迭代即可将偏差控制在10%以内。结果提示，相较于标准协议（14次迭代），适当减少迭代次数可在短时帧重建中更好平衡偏差与噪声，提升临床效率。

图3. 每帧不同时间重建的PET图像比较

图4. OSEM不同迭代次数对图像质量的影响

pRef-IFS：迈向真实IDIF的PET动力学建模新方法

准确的动力学建模依赖于经代谢物校正的血浆输入函数（CP）。本研究提出pRef-IFS方法，通过两个步骤非侵入性估计CP：1）利用低特异性结合的伪参考区（pRef）推导CP未缩放形状；2）结合早期图像衍生的血液时间-活性曲线（ID-BTAC）确定缩放因子。

在HRRT与NX系统上采集LSN3172176和SynVesT-1的120分钟数据，并进行动脉采样作为参考标准。结果显示，LSN3172176使用小脑作为pRef时VT偏差最小，丘脑则偏差达10–15%；SRTMC模型整体表现更优。SynVesT-1中，1T k'2（pop.）模型偏差最低（图5A）。NX系统经ID-BTAC缩放后，LSN3172176 VT偏差小于10%，SynVesT-1半卵圆中心（CS）偏差亦低于10%（SRTMC）（图6）。

pRef-IFS尤其适用于“类单室”示踪剂且pRef区域结合潜力较低的情况，平均VT偏差小于10%，有望实现无需动脉采样的精准动力学分析。

图5. HRRT数据上不同模型的比较

图6. NX数据上不同模型的比较

基于深度学习的多示踪剂PET图像降噪方法

针对低计数条件下图像质量下降问题，研究开发了一种适用于NX系统的通用型深度学习降噪模型，覆盖[¹⁸F]FDG、[¹⁸F]SynVesT-1、[¹¹C]raclopride等八种常用示踪剂。通过列表模式重采样生成10%计数水平的低剂量图像，采用带监督注意力机制的3D多阶段残差U-net进行训练。

视觉评估显示，模型对¹⁸F和¹¹C标记示踪剂均表现出稳定降噪效果（图7）。定量指标表明，原始低计数图像与全计数图像之间NMSE为1.449±1.011，PSNR为34.754±6.312，SSIM为0.926±0.035，皮尔逊相关性为0.632±0.191；降噪后NMSE降至0.292±0.180，PSNR升至41.398±5.486，SSIM达0.964±0.021，相关性提升至0.828±0.113。统计检验显示差异显著（p<0.001），证明该方法能显著改善低计数图像质量，适用于多种分布模式的示踪剂。

图7. 不同示踪剂全计数、低计数与降噪后图像对比

图8. 降噪前后NMSE、SSIM与皮尔逊相关系数对比

功能PET新分析方法：提升神经代谢响应检测精度

FDG功能PET（fPET）通过持续输注FDG捕捉神经活动相关的葡萄糖代谢动态。传统方法因基线摄取建模不准确可能导致假阳性激活或去激活。本研究提出一种基于TAC微分的新分析方法，直接测量斜率变化并去除基线成分。

六名健康受试者接受90分钟FDG团注加持续输注扫描，刺激任务为交替呈现8Hz径向棋盘图案（每10分钟休息/刺激交替）。OSEM重建为1分钟/帧图像，同步进行fMRI验证。

NX系统展现出优异空间分辨率（图9A）。枕叶TAC显示刺激期间斜率上升，模拟数据验证k3增加30%可复现该现象（图9B）。归一化与微分处理后的TAC清晰反映刺激响应（图9C）。激活图显示，fPET激活区域更集中于灰质，而fMRI信号分布广泛（图10）。该方法成功剔除基线摄取干扰，实现对神经代谢特异性变化的精确测量，与fMRI形成互补。

图9. NX-fPET结果

图10. NX-fPET与fMRI激活区域对比