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摘要目的[18 f] FDG PET/CT是多发性骨髓瘤（MM）中高性能的成像方式。尽管如此，PET/CT扫描解释中的相互观察者可重复性可以受到疾病中骨髓（BM）的不同模式的阻碍。尽管最近已经开发出许多方法来解决标准化问题，但在解释PET/CT的解释中，都不能被视为标准方法。我们在此旨在验证一种新型的三维深度学习工具，以自动评估MM患者BM代谢强度的自动评估。材料和方法全身[18 F] FDG PET/CT扫描进行了35例以前未经治疗的MM患者。在开放标签，多中心，随机，主动控制的3阶段试验（GMMG-HD7）的背景下，对所有患者进行了研究。定性（视觉）分析根据局灶性[18 f] fdg-avid病变以及BM中弥漫性[18 F] FDG摄取的程度，将PET/CT扫描分为三组。提出的用于BM代谢评估的自动化方法是基于最初基于CT的骨架分割，其转移到SUV PET图像的转移，随后使用不同SUV阈值的应用以及使用后期进行的改进。在目前的分析中，应用了六个不同的SUV阈值（方法1-6），以定义骨骼中的病理示踪剂摄取[方法1：肝SUV中位数×1.1（轴向骨骼），谷骨肌肉SUV中间×中间×4（极端）。方法4：≥2.5。方法6：SUV Max肝脏]。方法2：肝SUV中值×1.5（轴向骨架），臀肌SUV中值×4（四肢）。方法3：肝SUV中值×2（轴向骨架），臀肌SUV中位数×4（四肢）。方法5：≥2.5（轴向骨架），≥2.0（四肢）。使用所得面具，对每位患者进行全身代谢肿瘤体积（MTV）和总病变糖酵解（TLG）的随后计算。在自动PET值和视觉PET/CT分析的结果以及患者的组织病理学，细胞遗传学和临床数据之间进行了相关分析。在所有患者中使用深度学习工具后，BM分割和MTV和TLG的计算都是可行的。在使用所有六个[18 f] FDG摄取阈值后，在三个患者组的PET/CT扫描的视觉分析结果与MTV和TLG值之间观察到了显着的正相关（P <0.05）。此外，三个患者组在病理示踪剂摄取的所有应用阈值的MTV和TLG值方面存在显着差异。此外，我们可以证明BM血浆细胞浸润和β2-微球蛋白的血浆浸润和血浆水平具有显着的，具有自动定量PET/CT参数MTV和TLG的β2-微球蛋白MTV和TLG。结论MM中BM代谢活性的自动，体积，全身PET/CT评估与此处的应用方法是可行的，并且与疾病中临床相关的参数相关。此方法提供了一种潜在的可靠工具，该工具在MM中PET/CT解释的优化方向和标准化方向提供了潜在的工具。基于目前的结果，将在未来的前瞻性研究中进一步评估基于深度学习的方法。
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