アルツハイマー病における早期アミロイドPETからの合成[18F]FDG PETの生成

本研究は、イタリア・ミラノのIRCCSオスペダーレ・サン・ラッファエーレで実施された後ろ向き観察研究です。 この研究は、SwinUNETR深層学習モデルを用いて生成された合成[18F]FDG PET画像と、従来の[18F]FDG PET画像の精度を比較評価します。

研究対象集団：

2025年1月から2025年12月までの間に認知症状により、アミロイドPET画像検査（フロルベタベンまたはフルテメタモール使用）、構造的MRI、[18F]FDG PETを受けた成人（50歳以上）。 適格基準を満たす約35名の患者が含まれます。

方法論：

すべての画像および臨床データは、日常的な診断ケアの一環として収集されたため、本研究のために追加の処置、介入、または患者との接触は必要ありません。 すべてのデータは、GDPRおよび施設のデータ保護方針に従い、分析前に完全に匿名化されます。 SwinUNETRモデルは、初期相のアミロイドPETとMRI入力を用いて合成FDG PET画像を生成するために、体積画像を処理します。

目的および評価項目：

主要目的：合成FDG PET画像と従来のFDG PET画像の精度を定量的および定性的に評価すること。

主要評価項目：アルツハイマー病関連の関心領域（楔前部、後帯状皮質、外側側頭葉皮質、前頭葉皮質）における従来FDG PETおよび合成FDG PETから得られたSUVR値のピアソン相関係数および平均絶対誤差（MAE）。

副次目的：専門の核医学医師による合成FDG PET画像の視覚的解釈可能性および臨床的直感性を評価すること。

副次評価項目：2名の盲検化された核医学医師が合成FDGスキャンを「臨床的に許容可能」かどうか評価した際の評価者間一致度（コーエンのカッパ）。

倫理的配慮：

本研究は後ろ向きかつ非介入的な性質を持つため、追加のインフォームドコンセントは必要ありません。 倫理委員会にインフォームドコンセントの免除を申請します。 画像データは施設の方針に従い完全に匿名化されます。