아밀로이드 뇌 PET에서 유한요소법(FEM) 기반 알고리즘인 FreeSurfer 및 복셀 기반 알고리즘인 PMOD로 분할(parcellation)한 후, SUVr 예시를 추출하여 비교할 수 있다. 본 연구는 F-18 florbetaben(FBB), F-18 flutemetamol(FMM), F-18 florapronol(FPN)의 PET 영상에서 분류 SUVr 역치(threshold)를 제시하고, 각 뇌 영역에서 계산 알고리즘에 따른 분류 성능을 비교·분석하였다. 생성된 MRI가 표준 템플릿 정보와 등록된 후 PET 영상을 공등록(co-registration)하였다. MATLAB 스크립트를 사용하여 뇌 영역에 라벨링된 내장 분할(parcellation) 개수를 기반으로 SUVr을 계산하였다. PMOD 및 서로 다른 알고리즘을 가진 FreeSurfer를 사용하여 PET 영상을 불러왔으며, MRI에서의 등록 이후 MRI 템플릿으로 정규화하였다. 자동화된 해부학적 라벨링(atlas)을 사용하여 개별 회백질 공간 영역의 용적과 SUVr을 계산하였다. 전전두엽 피질(FC), 측두엽 측부 피질(LTC), 중간측두엽 피질(MTC), 두정엽 피질(PC), 후두엽 피질(OC), 전측 및 후측 대상피질(GCA, GCP), 그리고 복합(composite)의 총 8개 영역에 대해 SUVr 값을 계산하였다. FreeSurfer 및 PMOD 알고리즘을 이용한 SUVr의 상관관계를 산출하고, 아밀로이드 양성/음성 피험자에 대해 AUC를 계산한 후, 분류 능력을 산출하였으며 Youden 지수를 이용하여 SUVr 역치를 계산하였다. 8개 뇌 피질 영역에서 FreeSurfer 및 PMOD SUVr 계산의 상관계수는 FBB(0.95), FMM(0.94), FPN(0.91)이었다. SUVr 역치는 FPN–FreeSurfer로 계산 시 SUVr(LTC,min) = 1.264 및 SUVr(THA,max) = 1.725였고, FPN–PMOD로 계산 시 SUVr(MTC,min) = 1.093 및 SUVr(MCT,max) = 1.564였다. AUC 비교에서는 세 방사성의약품에 대해 SUVr 분류 결과에서 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(p > 0.05), 특히 PMOD 분석의 LTC 및 OC 영역, FreeSurfer 분석의 LTC 및 PC 영역에서 동일한 양상을 보였다. PMOD(복셀 기반 알고리즘)를 이용한 SUVr 계산은 FreeSurfer(FEM 기반 알고리즘)를 이용한 계산과 강한 상관관계를 보였으므로 이들 방법은 상호 보완적이다. 제안된 SUVr 역치를 사용하면 높은 정확도의 정량적 분류 분석이 가능하다. SUVr 분류 성능은 FMM, FBB, FPN의 순으로 양호하였으며, 방사성 추적자 종류 및 분석 알고리즘과 무관하게 LTC 영역에서 좋은 분류 성능을 보였다.

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