面向PSMA治疗的AI驱动PET/CT和SPECT/CT肿瘤分割与跟踪
医学物理
2026-03-25 v1
摘要
定量分子成像是肿瘤治疗反应评估的核心，但临床实践仍主要依赖患者层面或有限的靶肿瘤标准，忽略了肿瘤间的异质性。在前列腺癌中，PSMA PET/CT 可揭示广泛的骨转移和淋巴结转移病灶，常在治疗下呈异质性演变。因此，对PSMA PET/CT 和治疗后 SPECT/CT扫描中肿瘤的准确且可扩展的分割与跟踪，对于实施新兴的PSMA特异反应框架（如 RECIP 1.0）以及实现 177Lu-PSMA 放射药物疗法（RPT）中的靶肿瘤剂量学至关重要。本文检讨了临床动机、技术基础及未来路径，以实现前列腺癌影像中自动化肿瘤跟踪。我们聚焦于PSMA PET/CT 相较于 FDG PET/CT 所带来的独特要求，强调量化 SPECT/CT 在将影像派生的疾病特征与实际给予治疗剂量相链接的关键作用。近期AI分割和自动肿瘤匹配的进展，使得可扩展的纵向肿瘤对应性现已可行，为标准化反应评估和个性化PSMA治疗提供了综合性基础设施。
引用
@article{arxiv.2603.22666,
title = {Towards Routine AI-Based PET/CT and SPECT/CT Lesion Segmentation and Tracking in PSMA Theranostics},
author = {Fereshteh Yousefirizi and Jean-Mathieu Beauregard and Arman Rahmim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.22666},
year = {2026}
}
备注
Frontiers in Biomedical Technologies. 2026 Feb 5