根据PET影像勾画靶区的方法

由于受正常组织对FDG的背景摄取、图像采集过程中患者移动、部分容积效应以及FDG平衡改变等因素的影响，在PET影像上肿瘤与正常组织的分界通常不如在CT或MRI影像上清楚。因此，建议视不同情况采用不同的方法对PET影像上靶区体积进行自动分割，具体的参考标准如下。

1.基于SUV值法　靶区包括SUV值超过预设限值（如2或2.5）的所有体素。

2.阈值法　基于肿瘤的最大活性，由设定的百分活性曲线（如40%、50%等）包绕形成靶区。

3.背景截断法　将摄取活性强度超过背景强度一定预设标准差的区域定义为靶区。(https://www.daowen.com)

4.源/背景算法　根据源/背景比值计算最佳阈值，借此以确定靶区。

上述方法各具优缺点，在头颈部肿瘤中何种方法最佳尚不得而知。Burri等根据12例患者的术前PET/CT对部分上述靶区勾画方法进行了评估，并与术后病理所见肿瘤体积加以对照分析。与术后病理肿瘤体积最相符合且最低程度低估肿瘤实际大小的方法是SUV40 阈值方法（靶区包括SUV值≥40%最大SUV值的肿瘤区域）。一项类似的研究则发现GTV50（靶区为由50%最大强度曲线所包绕的肿瘤体积）与术后病理结果最为一致。根据上述研究以及我们自己的经验，采用40%～50%最大强度阈值方法定义MTV或许较为合理。

另一个有趣但有待证实的PET靶区勾画方法利用光晕现象，已在3种位置不同的肿瘤中对此方法进行了研究。人为地将PET图像的窗宽和窗位固定在35000Bq/mL或30000Bq/mL，从而在FDG浓聚区周缘形成一宽约2mm的晕圈。根据该晕圈边缘勾画肿瘤靶区将有助于减少不同操作者根据PET/CT勾画靶区时的变异。虽然这一方法非常简便，但仍需要进一步地研究以验证其指导靶区勾画的准确性。

在头颈部肿瘤放疗计划中PET影像极富价值，但将其融入常规的临床应用仍具技术挑战性，需对诸多细节之处加以考虑。目前仍无可供推荐的单一靶区勾画方法，因此对每一种方法都需审慎选择和使用；同样亦不能忽视其他的影像学资料和临床信息。