최근 기능성 PET(fPET)의 발전으로 초당 단위의 시간 해상도로 대사 과정을 모델링할 수 있게 되어 fMRI와 비교 가능한 분자 연결성 영상 등 응용 분야가 열렸다. 그러나 고시간 fPET는 잡음에 더 민감하여 의미 있는 신호 추출이 어렵다. 우리는 fMRI에서 적용된 조직 특이적 회귀 인자를 통한 구조화된 잡음 모델링 및 저주파 섭취 경향 제거(CompCor) 기법을 응용한 성분 기반 전처리 방법을 개발했다. 이 방법은 20개의 장축 PET/CT 시스템(1초 프레임)의 고시간 18FFDG-fPET 스캔과 16개의 PET/MR 스캔(3초 프레임)에 적용되었다. 필터링 방법은 주파수 대역별로 비교되었으며, 대사 연결성(M-MC)에 미치는 영향을 평가했다. 연결성은 필터 전략과 스캐너 유형에 크게 좌우되었다. CompCor는 표준 밴드패스 필터보다 구조화된 일관된 네트워크를 생성했다. 중간 주파수 대역(0.01-0.1 Hz)이 PET/CT와 PET/MR 전반에서 가장 신뢰할 만한 연결성(r=0.89)을 나타냈고, 고감도 PET/CT는 0.1-0.2 Hz 대역에서도 구조화된 패턴을 보여주었다. fMRI와 비교했을 때, fPET 네트워크는 공간적으로 더 응집되어 있으나 차별성은 낮았다. 요약하면, 고시간 18FFDG-fPET는 적절한 잡음 제거와 결합 시 안정적인 휴지 상태 M-MC 추정을 가능하게 하여 분자 영상 분야에 새로운 길을 열었다. 스캐너 특성과 전처리가 신호 품질에 결정적인 영향을 미치며, 우리의 생리학적 정보 기반 파이프라인은 시스템 간 및 연구 간 비교 가능성을 개선한다.
Reed 등(Fri,)이 이 문제를 연구했다.