폐암과 폐 염증성질환의 동적양전자방출단층검사(Dynamic 18F-FDG PET)의 유용성

• 영문명: Usefulness of Dynamic 18F-FDG PET Scan in Lung Cancer and Inflammation Disease
• 발행기관: 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회)
• 저자명: 박훈희(Hoon-Hee Park) 노동욱(Dong-Wook Roh) 김세영(Sei-Young Kim) 동경래(Dong-Kyeong Rae) 이민혜(Min-Hye Lee) 강천구(Chun-Goo Kang) 임한상(Han-Sang Lim) 오기백(Ki-Back Oh) 김재삼(Jae-Sam Kim) 이창호(Chang-Ho Lee)
• 간행물 정보: 『방사선기술과학』방사선기술과학 제29권 제4호, 249~255쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 의약학 > 방사선과학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.12.01

국문 초록

  목적: 양전자방출단층검사(Fluorine-18 2-Deoxy-D-Glucose positron emission tomography: ¹？F-FDG PET)는 가시적 영상분석과 반정량적 섭취계수 분석 방법을 사용하여 폐의 염증성 질환과 폐암을 구별 및 진단하는 데 유용하다. 일반적으로 표준화섭취계수(Standardized Uptake Value: SUV)가 폐 질환의 진단에 사용되지만, 이는 폐 조직에 있어서 반정량적, 정량적 분석을 통한 동적인 정보를 포함하지 않는다. 그러므로, 본 연구는 ¹？F-FDG PET 검사에서 폐 질환의 동적 섭취 분석이 보다 정확한 대상질환의 진단을 유용하게 할 수 있을 것이라는 가정하에 시간-방사능 곡선(Time-Activity Curve: TAC), 표준화섭취계수-동적곡선(Standardized Uptake Value-Dynamic Curve: SUV-DC), 패트락 분석법(Patlak analysis: Glucose Metabolic Rate(MRGlu))을 토대로 얻은 분석방법을 이용하여 진단적 유용성을 평가하였다.
  대상 및 방법: 폐 질환을 가진 17명의 환자를 대상을 하여, 각각 60분간 Dynamic ¹？F-FDG PET검사를 시행하였다. 획득한 정보를 통하여 폐질환의 형태를 따라 관심영역(Region of Interest: ROI)를 그린 후, 반정량적 분석인 TAC, SUV-DC와 정량적 분석인 Patlak analysis를 각각의 군에 따라 분석하여 비교 분석하였다.
  결과: Dynamic ¹？F-FDG PET을 통한 분석결과, TAC 형태는 초기 혈류상에서 폐의 염증성 질환과 폐암의 구분이 어려웠으나, 시간이 지날수록 폐암의 곡선이 염증성 질환의 경우보다 확연히 증가하였다. SUV-DC의 경우는 TAC 형태와 거의 유사한 형태를 가졌다. Patlak analysis 분석결과, 대동맥 영역에서는 폐의 염증성 질환이 폐암보다 높은 혈액 방사능을 보였으나 시간이 지남에 따라 염증성 질환의 혈액 방사능이 극히 낮아졌다. 반면, 병변 조직에서는 폐암이 가장 높은 섭취를 보였으며 폐의 염증성 질환은 중간 정도에 머물렀다.
  결론: TAC와 SUV-DC 분석에서 폐암과 폐의 염증성 질환은 각각 고유한 그래프 형태를 띠었으며 Patlak analysis에서 역시 주목할 만한 차이를 보였다. 따라서 이러한 분석법을 토대로 좀더 깊이 있는 연구가 진행된다면 비침습적으로 폐의 질환을 구별하는 데 보다 적절하고 유용한 진단적 정보를 얻을 수 있을 것이다.

영문 초록

  Purpose: The diagnostic utility of fluorine-18 2-deoxy-D-glucose positron emission tomograhpy (¹？F- FDG PET) for the non-invasive differentiation of focal lung lesions originated from cancer or inflammation disease by combined visual image interpretation and semi-quantitative uptake value analysis has been documented. In general, Standardized Uptake Value(SUV) is used to diagnose lung disease. But SUV does not contain dynamic information of lung tissue for the glucose. Therefore, this study was undertaken to hypothesis that analysis of dynamic kinetics of focal lung lesions base on ¹？F-FDG PET may more accurately determine the lung disease. So we compared Time Activity Curve(TAC), Standardized Uptake Value-Dynamic Curve(SUV-DC) graph pattern with Glucose Metabolic Rate(MRGlu) from Patlak analysis.
  Methods: With lung disease, 17 patients were examined. They were injected with ¹？F-FDG over 30-s into peripheral vein while acquisition of the serial transaxial tomographic images were started. For acquisition protocol, we used twelve 10-s, four 30-s, sixteen 60-s, five 300-s and one 900-s frame for 60 mins. Its images were analyzed by visual interpretation TAC, SUV-DC and a kinetic analysis(Patlak analysis). The latter was based on region of interest(ROIs) which were drawn with the lung disease shape. Each optimized patterns were compared with itself.
  Results: In TAC patterns, it hard to observe cancer type with inflammation disease in early pool blood area but over the time cancer type slope more remarkably increased than inflammation disease.
  SUV-DC was similar to TAC pattern. In the result of Patlak analysis, In time activity curve of aorta, even though inflammation disease showed higher blood activity than cancer, at first as time went by, blood activity of inflammation disease became the lowest. However, in time activity curve of tissue, cancer had the highest uptake and inflammation disease was in the middle.
  Conclusion: Through the examination, TAC and SUV-DC could approached the results that lung cancer type and inflammation disease type has it’s own difference shape patterns. Also, it has outstanding differentiation between cancer type and inflammation in Patlak and MRGlu analysis. Through these analysis methods, it will helpful to separation lung disease.

목차

― 국문초록 ―
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 대상 및 방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 고찰
Ⅴ. 결론
References
Abstract

키워드

Lung disease SUV SUV-DC Patlak analysis