近期Hsu等[11]应用SUV阈值法对淋巴瘤患者，成功对高摄取淋巴结以及高摄取脑、心、肾、膀胱等器官实现自动提取分割。但这仅仅是初步研究，还存在许多问题需要解决，由于PET图像边界的不确定性和算法复杂性，仍在不断摸索研究中，目前没有自动提取PET图像病灶的成熟算法及临床应用软件。这些研究报道中PET影像组学图像分析的研究大多是用第一类人工或半自动的影像组学图像智能分析方法。通过手工勾画病灶ROI进行图像分割，然后借用放射结构图像的纹理分析算法及其相关软件，提取病灶PET图像的各种纹理指标，进行建模分析[5，9，12]。

 在纹理分析方法学的改进方面的研究，初期是直接把PET图像转换为灰度图像直接应用放射影像组学纹理分析方法处理，后来学者们发现PET图像灰度值受到显像剂剂量的影响较大，需要通过给药剂量校正，即应用PET代谢图像的标准摄取值对像素值进行校正可降低其影响[5，1314]。研究报道显示这种校正后的代谢图像纹理特征提取的重复性可获得满意结果[14]。但是，由于PET代谢空间分辨率的限制，同时不同设备间的分辨率存在差异，甚至不同设备的采集矩阵大小也存在差异，这些因素都导致病灶体积纹理相关指标在多中心研究提供的资料可能出现不一致。

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