Single-tracer Multiparametric PET Imaging

单示踪剂多参数 PET 成像

基本信息

  • 批准号:
    10706613
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 62.03万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-09-19 至 2026-06-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY Blood flow and cellular metabolism are two basic but vital physiological processes that are often dysregulated in major diseases. Imaging of flow-metabolism mismatch or coupling is of broad clinical and research significance in many diseases, for instance, in ischemic cardiomyopathy for assessing myocardial viability, in cancer for grading tumor aggressiveness, and in neurodegenerative diseases for studying brain function. A major challenge in PET imaging of flow-metabolism is that scanning for these two processes requires two different radiotracers–18F-fluorodeoxyglucose (FDG) for metabolism and a second flow radiotracer for perfusion imaging. While FDG is widely available in the clinic for metabolic imaging, perfusion imaging by PET is clinically limited, resulting in underutilization of flow-metabolism imaging in both research and clinics. The goal of this project is to develop a single-tracer multiparametric PET imaging solution for simultaneous flow- metabolism imaging using only 18F-FDG without the need for a second flow-specific radiotracer. Early attempts from others and our group have used FDG blood-to-tissue delivery rate (K1) as a proxy of blood flow. However, the accuracy of FDG K1 approximating blood flow largely depends on the FDG extraction fraction in tissues and is also compromised by the correlation between FDG K1 and blood glucose levels. Our preliminary work has tackled these problems specifically in the myocardium and demonstrated the feasibility of using FDG for measuring myocardial blood flow. The focus of this proposal is to extend the effort to a large study and to the whole body, and further develop the enabling techniques to improve FDG blood flow quantification. We will (1) develop glucose-normalized extraction fraction correction for FDG blood flow quantification in various organs using total-body dynamic PET; (2) develop high-temporal resolution kinetic modeling for improved FDG blood flow quantification; (3) improve FDG blood flow imaging on short PET scanners using advanced image reconstruction. Successful completion of this project will develop a new technical capability of 18F-FDG for simultaneous multiparametric imaging of blood flow and glucose metabolism with reduced radiation dose, imaging time and cost. This would also open up many new opportunities for clinical applications that require multiparametric imaging biomarkers but have been historically restricted by the accessibility of perfusion imaging, thus making a broad impact in multiple PET applications for patient clinical care and research.
项目摘要 血流和细胞代谢是两个基本但重要的物理过程,通常失调 在主要疾病中。流量 - 代谢不匹配或耦合的成像是广泛的临床和研究 例如,在许多疾病中的意义,例如,缺血性心肌病评估心肌生存力, 用于分级肿瘤侵袭性的癌症,以及用于研究脑功能的神经退行性疾病。一个 流量 - 代谢的宠物成像的主要挑战是对这两个过程进行扫描需要两个 不同的放射性示踪剂-18F-氟脱氧葡萄糖(FDG)用于代谢,第二个流动射击剂用于 灌注成像。虽然FDG在诊所中广泛可用于代谢成像,但PET灌注成像 在临床上受到限制,导致研究和诊所中流量代谢成像的利用不足。 该项目的目标是开发单个轨道多参数宠物成像解决方案,以简单流动 - 仅使用18F-FDG的代谢成像,而无需第二个流动特异性放射性示例。早期尝试 来自其他人,我们的小组使用FDG血到组织输送率(K1)作为血流的代理。然而, FDG K1近似血流的准确性在很大程度上取决于组织中的FDG提取部分 并且也因FDG K1与血糖水平之间的相关性所损害。我们的初步工作 在心肌中特别解决了这些问题,并证明了使用FDG进行的可行性 测量心肌流动。该提议的重点是将努力扩展到大型研究和 整个身体,并进一步开发了能够改善FDG血流定量的能力。我们将(1) 在各种组织中,开发葡萄糖归一试的提取分数校正,以进行FDG血流定量 使用全身动态宠物; (2)开发用于改善FDG血液的高暂时分辨率动力学建模 流量定量; (3)使用高级图像在短PET扫描仪上改善FDG血流成像 重建。该项目的成功完成将开发出18F-FDG的新技术能力 同时对血流和葡萄糖代谢的多参数成像,辐射剂量降低, 成像时间和成本。这也将为需要的临床应用开放许多新的机会 多参数成像生物标志物,但在历史上受到灌注的可及性的限制 成像,从而对患者临床护理和研究的多个宠物应用产生广泛的影响。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Super-resolution reconstruction of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mstyle><mml:mstyle><mml:mi>γ</mml:mi></mml:mstyle></mml:mstyle></mml:math>-ray CT images for PET-enabled dual-energy CT imaging.
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mstyle><mml:mstyle><mml:mi>γ</mml 的超分辨率重建
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Guobao Wang其他文献

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    $ 62.03万
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    10456875
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    $ 62.03万
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    2024
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    $ 62.03万
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  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 62.03万
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核心D:综合计算分析核心
  • 批准号:
    10555896
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 62.03万
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Core B: B-HEARD Core
核心 B:B-HEARD 核心
  • 批准号:
    10555691
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 62.03万
  • 项目类别:
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