核醫知識站類澱粉 PET 定量筆記

Amyloid PET · 演算法

11方法（Methods）· 下：統計圖、門檻與呈現

接續上頁的步驟 1–8：從部分容積效應與平滑的分支講起，一路到 Z 值、正常庫、判讀門檻與色階規則。末尾附上全部 14 個步驟的關鍵參數總表，以及本頁查不到獨立依據的項目。

步驟 9｜部分容積效應：皮質太薄，讀值被稀釋（我們沒有做校正）

輸入 MNI PET →運算 沒有做任何部分容積校正（PVEC），也沒有用 MRI 的灰質／白質／腦脊髓液比例回推 →輸出 未校正的 SUVR 與 CL

  • 我們有沒有做 沒有。管線中沒有 PVC 步驟；報告也不會標示已校正 我們自訂（現況揭露）
  • 為什麼不做 Phenomics 2023 國際核醫共識明寫：目前對「何時做、做哪一種校正」沒有共識；PVEC 高度依賴方法，且以 MRI 為基礎的 PVEC 必須用同一台掃描儀取得的參考 MRI 才可靠 共識指引 [40]
  • 沒做的後果（FBB 專屬實證） PVEC 會把 AD vs 健康對照的區辨力從 Cohen d 1.68 提到 2.0（複合 SUVR）、內側顳葉皮質從 0.04 提到 1.04；影響大小與腦萎縮程度相關 同行評閱原始論文 [39]
  • 機轉 皮質只有約 3 mm 厚，而臨床類澱粉 PET 的有效空間解析度通常與 cortex 厚度同一量級、甚至更差（不是固定值：不同掃描儀、重建與追蹤劑各不相同），因此 PVE 不可忽略，訊號會與鄰近白質／腦脊髓液互相溢出。萎縮時皮質更薄：可能被白質溢出抬高（偽陽，類澱粉 PET 的白質非特異性攝取本來就高，所以 PVE 的方向不一定只把 cortical SUVR 壓低），也可能因為太薄而分不出來（偽陰） 共識指引 [40]
  • 官方也把它列為變異來源 Klunk 2015 把「有無做部分容積校正」列為 Centiloid 的變異來源之一 國際標準 [1]
  • 我們做過的替代處置（不是校正） 表面圖的取樣改成「取表面那一點」，而不是沿視線取極大——因為 PET 的皮質訊號到表面已被 PVE 壓低，取極大會把上色面積灌到約 2 倍（實測 41.9% 對表面點 20.6%，松田報告 21.9%） 我們自訂
  • 跨軟體比較時要揭露 若對方做了 PVEC 而我們沒做，在中重度萎縮的病人身上即可產生數 CL 的落差 同行評閱原始論文 [39]
  • 但這個偏差有多大 區域層級影響很大（內側顳葉皮質的區辨力由 Cohen d 0.04 提到 1.04），但 CL 這種把整個皮質平均起來的複合分數會被拉回來：在標準 CL 管線、全小腦當參考區的條件下，萎縮與影像解析度對 CL 的影響落在 95% 信賴區間 ±3.95 CL 以內（CL < 24 的門檻處） 同行評閱原始論文 [7]
不要混淆：下面這三件事是分開的。
  • A 空間正規化（spatial normalization）：回答「這塊 cortex 在哪裡」。MRI 在這裡的主要用途是提供 anatomy、幫 PET 對準位置。
  • B 分割（segmentation）：回答「這個 voxel 裡有多少 GM／WM／CSF」。MRI 對灰質／白質／腦脊髓液的分割特別有幫助。
  • C 部分容積校正（partial volume correction, PVC）：回答「因為 PET 解析度太差、被 spill-in／spill-out 稀釋的訊號，要不要校正回去」。PET 加 MRI 並不代表已經校正 cortical thickness；MRI 可以幫忙定位與分割，但 PVC 是另一個獨立運算步驟。

所以「我們有 MRI」不等於「我們做過 PVC」，「我們沒做 PVC」也不等於「我們沒有解剖資訊」。本頁的管線是 A、B 有做（由 CT 驅動），C 沒有做。[40][39]

腦表面放大剖面：一條薄薄的亮色皮質帶夾在下方的灰白質與上方的淡色液體之間，一團模糊的暈擴散跨過三層組織，有細箭頭顯示訊號溢出方向。
圖 13　部分容積效應。3 mm 厚的皮質帶在「解析度與皮質厚度同一量級甚至更差」的條件下一定會與白質、腦脊髓液互相混到；萎縮越厲害，皮質越薄，混得越多。我們沒有做校正，這個偏差是已知且未修正的。 改繪自 Rullmann 2016（FBB 的 PVEC 實證，PMID 26541776）與 Phenomics 2023 國際核醫共識。

步驟 10｜平滑：用在哪一步、不能用在哪一步

輸入 未平滑的 SUVR 圖 →運算 只在 Z 圖那一條分支做 8 mm FWHM Gaussian smoothing；SUVR 與 CL 那一段用未平滑影像 →輸出 Z 圖的輸入影像（平滑後）＋未平滑的 SUVR／CL

σvoxel= FWHM2.355×2 mm =82.355×2 =1.698
  • 用在這裡 8 mm FWHM Gaussian smoothing（FWHM ＝ full width at half maximum，描述的是 Gaussian kernel 的寬度、是一個長度，不是體積，所以單位是 mm 而不是 mm³），只用在 Z 圖（病人影像與正常庫用同一條）。這是松田團隊 Z 圖的做法 單一團隊作法 [6]
  • 不能用在哪裡 不能用在 SUVR 與 CL 那一段。官方定量流程並不規定 PET 平滑；另外 8 mm FWHM 均勻平滑會讓 CL 平均下降（SPM 系管線約 3%、CapAIBL 約 8%） 國際標準 [1]＋本頁未能定位到獨立依據（3%／8% 來自多篇研究的歸納）
  • 病人與庫必須同一條平滑 實測只平滑病人、庫沒平滑時：庫的皮質標準差由 0.1039 變 0.1672、Z 被系統性壓低，皮質暖色覆蓋只剩正確值的 0.37 倍 我們自訂（實測）
  • 實際影響有多大 我們未平滑的 SUVR 粗糙度 0.144 已略低於庫 MEAN 的 0.154；補上 8 mm FWHM 之後 Z 中位數 1.05→1.23、Z ≥ 2.6 佔比 37.9%→36.2%，影響很小。照原文做是為了忠於方法 我們自訂（實測）
  • 別人也在用同一個值 ADNI／University of Utah 的 NEUROSTAT 標準實作也做「均勻解析度平滑至 8 mm FWHM」，與我們 Z 圖同值（但那是 NEUROSTAT，不是 Centiloid） 同行評閱原始論文 [16]
  • SPM8 與 SPM25 之間對 CL 的量化影響 查不到任何研究 本頁未能定位到獨立依據
8 mm FWHM 平滑是 Z-map／voxel-wise statistics 的處理步驟之一，不能直接說它是 Centiloid 的必備步驟。standard Centiloid quantification 並沒有要求所有 pipeline 先把 PET 平滑成 8 mm 再算 global CL：官方定量流程並不規定 PET 平滑，這個 8 mm FWHM 是 Z 圖分支的做法。平滑單位是 mm（核心寬度 FWHM），不是 mm³（體積）。[1][6]
一條主線分成兩支：上支直接進量測儀器；下支先穿過一團柔和的雲霧再到彩色統計腦圖；下支旁邊兩張腦切片並排，一張顆粒明顯、一張柔和。
圖 14　平滑掛在管線的哪一支。8 mm FWHM Gaussian smoothing 只出現在 Z 圖那條分支上；SUVR 與 Centiloid 走上面那一支，不加平滑。病人與正常庫必須經過同一條平滑，否則 Z 會被系統性壓低。 依 Matsuda & Yamao 2022（PMC8933769）的 Z 圖流程與 Klunk 2015（PMC4300247）未規定 PET 平滑的定量流程繪製。

步驟 11｜Z 值：逐體素、對正常庫

輸入 8 mm FWHM 平滑後的 SUVR 圖（以全小腦歸一）＋正常庫的逐體素 MEAN／STD →運算 逐體素標準化 →輸出 Z 圖（每個體素一個數字）

Z(v)= SUVRsmooth(v)−MEAN(v) STD(v)
  • 定義 逐體素：病人該體素的值減正常庫平均，再除以正常庫標準差 單一團隊作法 [6]
  • 這個 Z 是哪一種 Z 是 young amyloid-negative reference Z-score，不是 age-matched normative Z-score。它回答的是「相對於高確定 amyloid-negative 的年輕正常腦，這個 voxel 高多少」；病人年紀較大時，Z 不能解讀成「同年齡族群中異常多少」 我們自訂（依庫定義；年齡問題見步驟 12）
  • 報 Z 時必須一起講清楚 Z 不能只報一個數字：必須同時說明追蹤劑、正常庫、例數 n、年齡分布、前處理、平滑、參考區與掃描儀／重建校正，否則那個 Z 沒有可比的意義 本頁報告建議 [6][10][11]
  • 在哪些體素才計算 兩個條件同時成立：體素在腦遮罩內、且正常庫該體素的 STD > 0.02（標準差太小會讓 Z 爆表） 我們自訂
  • Z 值上限 截在 ±10，避免極端值把色階拉爆 我們自訂
  • 正常庫的 MEAN／STD 是什麼 逐體素 SUVR 的平均與標準差，且該 SUVR 是以全小腦歸一之後的值 我們自訂（依庫檔案結構）
  • 松田團隊的判定條件 Z ≥ 2.6 且至少 300 個 2 mm 體素（2.4 cc）的聚集檢驗 單一團隊作法 [6]
  • 我們的顯色門檻不是判定門檻 報告上的 Z ≥ 2.0 只是顯色門檻；我們沒有套用聚集檢驗，也沒有相同的正常庫與對位校準 → 兩張彩圖不能以顯色面積直接比較 我們自訂（誠實界線）
  • Z 不能跨庫比（數學事實） 換庫實測差 1.05 ± 0.77 個標準差；兩套已核准軟體的 Z 值也不可互換（n=100，顳葉皮質斜率 0.70） 同行評閱原始論文 [10][31]
  • 報告上的「區域 Z」是什麼 是「區域內平均體素 Z」，屬探索性空間摘要；不是「受試者區域均值分布的 Z」，不能當成正常組 ±1 SD 的位置條來讀 我們自訂
  • 同類方法的已知陷阱 3D-SSP 用在類澱粉 PET 時，白質與顱骨的非特異性攝取會造成高 Z 分數假陽性（56 例中 27 例兩種方法結果不一致） 同行評閱原始論文 [15]
兩條重疊的鐘形曲線（一窄一寬）畫在同一條水平軸上，右側一條垂直線標出一個量測值，一個括號從平均值跨到該量測值並除以曲線寬度。
圖 15　Z 值的定義。同一個數字在窄的庫裡可能是 5 個標準差、在寬的庫裡只有 2 個 —— 所以 Z 的意義永遠是「相對於某一群人」，換一群人就會變。 依 Matsuda & Yamao 2022（PMC8933769）的 Z 圖做法繪製。

步驟 12｜正常庫（來源、例數、年齡、限制）

輸入 正常庫 .mat（逐體素 MEAN／STD） →運算 供步驟 11 當分母 →輸出 Z 圖與區域 Z

  • 現行預設庫 FBB_YC_10_Zscore.mat 我們自訂（選庫）
  • 來源 AmPQ v250918w（MIPAL，長庚大學）隨附資產；其原始資料來自 GAAIN 公開的年輕對照資料集 單一團隊作法 [11][44]
  • 例數 10 例（FBB）。其他追蹤劑：FBP 13 例、FMM 24 例、PiB 28 例 我們自訂（庫檔案）
  • 年齡 沒有年齡配對。YC／YHV 都是年輕族群，所以這是 young amyloid-negative reference Z-score，不是 age-matched normative Z-score：它回答的是「相對於高確定 amyloid-negative 的年輕正常腦，這個 voxel 高多少」；病人年紀較大時，Z 不能解讀成「同年齡族群中異常多少」。年齡相關的真實類澱粉累積不會被 age adjustment 消掉，其他與年齡相關的 anatomy、PVE 與追蹤劑分布差異也可能改變 Z。而且如果目的本來就是偵測 Aβ pathology，未必應把 age-related amyloid deposition 當成正常老化扣掉，所以「年齡不匹配＝偏差」不能講得太簡單 我們自訂（揭露）
  • 自建庫（備選） 拿 GAAIN YC-10 的原始 PET、用自家管線重算（OWN_FBB_YC10）：10 位 CL 全 < 11（−10.7 … +8.1），正確判為陰性年輕對照 我們自訂
  • 自建庫的實測取捨 自建庫更均勻（逐格離散度 0.40 對 GAAIN 庫 0.58）但整體偏低（暖色覆蓋 14.4% 對松田 21.9%；GAAIN 庫 21.0% ＝ 0.96 倍）→ 預設仍用 GAAIN 庫，覆蓋率才對得上 我們自訂
  • 已知限制 1：樣本太小 NEUROSTAT 相關研究建議正常庫要 > 50 例才穩定，10–20 例會有明顯的 Z 分數誤差；松田團隊自己也提過 GAAIN 的 18F 年輕對照庫樣本數小，可能造成 Z 分析偽陽或偽陰 同行評閱原始論文 [15][6]
  • 已知限制 2：庫與松田不同 松田的 Z 用他們自建的 20 位健康對照庫；我們的庫是 GAAIN 的 10 例 → 庫不同，Z 就不同（數學必然） 同行評閱原始論文 [6]
  • 已知限制 3：仍存的不均勻 逐格暖色覆蓋率相對松田：前 0.31 倍、上 0.32 倍、左外側 0.42 倍（偏少）；後 1.78 倍、左內側 1.87 倍（偏多）。已排除對位路線（SPM CT 非線性一樣不均）→ 來源是 Z 圖本身的內容分佈 我們自訂
  • 「正常庫要幾例才穩定」的正式標準 查不到正式標準（> 50 例是相關研究的建議值，不是標準） 本頁未能定位到獨立依據
三種 database 是三件不同的事，混用是最常見的概念錯誤。
  1. GAAIN Centiloid calibration dataset ＝ 校正「尺」：高確定性年輕 amyloid-negative → 0 CL 錨點、典型 AD → 100 CL 錨點，以 PiB 為 reference method，其他追蹤劑與管線再校準到這把尺。它回答的是「你的 50 CL 跟別人的 50 CL 是不是同一個尺度」。[1][44]
  2. normal database for Z-score ＝ 正常分布參考：Z ＝（patient − normal mean）÷ normal SD，回答的是「比這一群正常人高多少個 SD」。Z 不可只報一個數字，必須同時說追蹤劑、正常庫、n、年齡分布、前處理、平滑、參考區與掃描儀／重建校正。[10][11]
  3. PET template database ＝ 導航／空間正規化：amyloid-negative template、amyloid-positive template，或 continuum／principal components／AI 生成的自適應模板。它既不是 normal database，也不是 Centiloid 錨點資料集。[52]
十個一模一樣的年輕成人腦剪影站在一起，被一個細虛線橢圓圈住；旁邊稍遠處有一個略小的年長腦剪影在圈外，上方有一個淡淡的向上箭頭。
圖 16　正常庫的組成與它的問題。庫是 10 位年輕對照（young amyloid-negative reference），不是 age-matched normative 庫；被量的是高齡病人。類澱粉沉積隨年齡增加，所以高齡者對年輕庫算出的 Z 會偏高（圖中的向上箭頭）；但這是「相對於年輕陰性腦高多少」，不是「同年齡族群中異常多少」，而且這一段累積要不要扣掉，取決於用途（要偵測 Aβ pathology 時未必該扣）。這是已知且已揭露的偏差。 依本工具隨附的 GAAIN 年輕對照庫結構與 NEUROSTAT 相關研究的樣本數建議繪製（來源見 [11][15]）。

步驟 13｜判讀門檻（三帶與其出處）

輸入 CL 值 →運算 對照門檻帶，只做區間描述 →輸出 落在哪一帶（低 CL 區／中間帶／高 CL 區），並標明用的是哪一組門檻

  • 三帶門檻 < 11／11–26／> 26 CL。出自 53 個研究、49,227 人的個別參與者資料統合分析，是資料驅動的雙切點（同一篇另給單一資料驅動門檻 18 CL、視覺判讀對應門檻 27 CL） 同行評閱原始論文 [9]
  • 門檻隨使用情境改變 同一篇（2026 JAMA 個別參與者資料統合分析）也把 < 11 CL 定為高確信陰性、> 26 CL 為高確信陽性、11–26 CL 為需依情境解讀的中間帶（context-dependent intermediate zone）。早期病理偵測、與視覺判讀一致、神經病理對照、抗類澱粉治療的納入條件、停藥與追蹤監測，需要的切點不一定相同 同行評閱原始論文 [9]
  • 保守門檻 < 10／> 30 CL。出自 AMYPAD 聯盟的建議文（回顧文歸納，不是單一前瞻世代推導的切點），後來被 EMA 的法規意見採納 共識指引 [32][33]
  • 11 這個數字的淵源 先前已出現在 donanemab 第三期試驗的停藥條件（單次 < 11 CL 或連續兩次 < 25 CL） 同行評閱原始論文 [32]
  • 本機報告怎麼呈現 CL < 11 → 低 CL 區；≤ 26 → 中間帶；> 26 → 高 CL 區。不由數字自動斷言個案陽性／陰性 我們自訂
  • 為什麼不自動斷言 JAMA 2026 明寫 11–26 之間要「依使用情境謹慎解讀」；AMYPAD／EMA 明寫 10–30 是灰色地帶 同行評閱原始論文 [9][32][33]
  • 量測不確定度 10 CL 附近約 ±3 CL、80 CL 附近可達 ±8 CL 共識指引 [32]
  • 中間帶有多大 AMYPAD DPMS 約 10%；PNHS 的 50 歲以上認知正常族群 22% 共識指引 [32]
  • 換軟體會翻嗎 群體層級幾乎不影響（群體平均差 1–7 CL）；個別病例的 95% 一致性界限可達 ±12 至 ±30 CL，落在門檻附近的病例會翻 同行評閱原始論文 [24][25][28][29]
  • 我們自己的偏差方向 同一顆腦只換正規化路線：CT 路線 88.6 CL、純 PET 路線 94.8 CL，CT 路線低 6.1 CL，方向與文獻的 CT 低估一致，並解釋了與松田 95.1 CL 之差的約 95%（殘差 0.34 CL）。但與 AmPQ 官方相比我們仍略高 +3.35 CL，那一段沒有對應槓桿可解釋；且 6.1 CL 是「CT 路線的偏差」還是「純 PET 路線本身的偏差」尚未二選一（純 PET 路線為 affine） 我們自訂（實測）
  • 「差幾 CL 就一定會翻」的單一門檻 查不到任何文獻給得出來；翻不翻取決於那個病例離門檻多遠 本頁未能定位到獨立依據
Centiloid threshold 不是自然界唯一不變的陽性線；不同 context-of-use 會需要不同 threshold。 早期病理偵測、與視覺判讀一致、神經病理對照、抗類澱粉治療的納入條件、停藥與追蹤監測，各自的代價與目的不同，切點也就不同。[9][32]
兩把水平量尺上下疊放，每把分成三段：左端冷灰色區、中間斜線陰影區、右端暖色區；下面那把的中間陰影區明顯較寬。只有刻度沒有數字。
圖 17　兩組門檻並排。上面那把是資料驅動的 11／26 CL（統合分析 49,227 人），下面那把是 AMYPAD／EMA 的保守 10／30 CL；中間帶越寬就越保守。落在中間帶的病例，換一套軟體就有實測得到的翻陽陰機率。 依 Blazhenets 2026（JAMA，doi:10.1001/jama.2026.13116）與 AMYPAD 2024／EMA CHMP 意見繪製。

步驟 14｜色階與表面圖投影規則

輸入 Z 圖、MNI PET、標準腦模板 →運算 依固定規則上色與投影（切片 30 張、表面 8 視角） →輸出 報告的切片圖與表面圖

  • 切片圖版面 MNI z −40 至 +76 mm、間距 4 mm、10 欄 × 3 列＝30 張；底圖＝標準腦 MRI（avg152T1）並以腦遮罩裁掉顱骨與頭皮 單一團隊作法 [6]
  • Z 切片顯色門檻與色階對應 Z ≥ 2.0 才上色；Z 2.0 → 色階起點、Z 6.0 → 色階終點，線性滿格 單一團隊作法 [6]
  • SUVR 切片色階 灰階、vmin 0、vmax 2.2 我們自訂
  • 色階 LUT hot iron 家族（黑→紅→橙→黃→白）。為什麼不用 jet／彩虹：jet 的 CIE L* 只從 32.3 起、255 階中有 51 階亮度是下降的（非單調），在灰階列印與色覺缺損下不可靠 同行評閱原始論文 [49]
  • 表面圖視角與順序 8 視角：左內側／右內側／右外側／左外側／後／前／下／上（順序比照松田報告）；下／上轉 90° 讓額葉在左 單一團隊作法 [6]
  • 表面圖底圖 標準化腦 MRI 灰階＋深度陰影（腦溝深處較暗），所以腦溝腦回與內側面的胼胝體、腦室、腦幹都看得到 單一團隊作法 [6]
  • 表面著色的取樣位置 取表面那一點的值（沿視線找第一個腦內體素），不是沿視線取極大。實測取極大會把上色面積灌到 1.37 倍（6 mm）／1.91 倍（14 mm） 同行評閱原始論文 [15]＋我們自訂（實測校正）
  • 白質不參與表面峰值 論文流程寫明「masked to remove white matter areas with high counts」；不遮白質時，白質的高值會沿視線灌進表面峰值，上色面積明顯偏大 單一團隊作法 [6]
  • 色階條位置 擺在圖上方、範圍 2.0–6.0（比照松田報告） 單一團隊作法 [6]
  • 為什麼表面圖不能直接跟松田的比 我們的 Z 正常庫不同（10 例對 20 例），也沒有相同的對位校準與聚集檢驗 我們自訂（誠實界線）
兩列共八個角度的灰色腦表面，皮質上分布著紅橙黃的暖色斑塊；下方有一條帶刻度的水平色階條，沒有數字。
圖 18　色階與表面投影。八個視角的底圖是標準化腦 MRI 灰階，彩色是 Z 值；色階固定 2.0–6.0 線性對應。著色取的是「表面那一點」，白質的高值不參與，否則上色面積會膨脹到約兩倍。 依 Matsuda & Yamao 2022（PMC8933769）的 8 視角表面圖規格與 Crameri 2020（Nat Commun 11:5444）的色階單調性原則繪製。

關鍵參數總表

把上面 14 個步驟裡「會改變數字」的參數集中成一張表，方便逐項查核與重跑。最後五列是每一個定量結果都應該一起呈現的欄位：追蹤劑、取像窗、參考區、軟體版本、正規化路線 —— 少了任何一項，那個數字就無法與別人的數字比較。

步驟參數值依據等級引註
1最小檔案大小／最少張數512 bytes／5 張我們自訂—
1像素值還原pixel × RescaleSlope ＋ RescaleIntercept國際標準DICOM PS3.3
2同空間容差世界座標中心距離 ≤ 20 mm我們自訂—
2注射至掃描時間由 DICOM 時間欄位相減；無法解析則回報未記載共識指引[38]
3標準化演算法SPM25 unified segmentation（CT 驅動）單一團隊作法[37][3]
3CT 相對 MRI 的 CL 差−1.7 ± 2.4／−2.1 ± 4.2／−5.9 ± 4.8 CL同行評閱原始論文[3][10][12]
4目標空間MNI-152、2 mm、91×109×91國際標準[1][43]
4模板檔avg152T1.nii國際標準[43]
5皮質 VOIvoi_ctx_2mm.nii（2 mm，原始標準版）國際標準[1][44]
5CTX VOI 產生參數平滑 5.0 mm FWHM、閾值 1.05 SUVR（僅用於產生 VOI）國際標準[1]
6參考區全小腦 WhlCbl國際標準[1][33]
7SUVR皮質平均 ÷ 全小腦平均國際標準[1]
8FBB 換算式CL ＝ 153.4 × SUVR − 154.9國際標準[8]
8PiB 換算式CL ＝ 93.755 × SUVR − 94.642國際標準[1]
8換算式適用窗口注射後 90–110 分鐘同行評閱原始論文[8][34]
8官方驗收門檻slope 0.98–1.02、intercept ±2 CL、R² > 0.98國際標準[1][2]
9部分容積校正未做我們自訂（現況）[40]
10平滑8 mm FWHM Gaussian smoothing（僅 Z 圖）＝ σ 1.698 體素單一團隊作法[6]
10SUVR／CL 是否平滑不平滑國際標準[1]
11Z 計算條件腦遮罩內且庫 STD > 0.02；Z 截在 ±10我們自訂—
11Z 顯色門檻／判定門檻顯色 Z ≥ 2.0；判定（松田）Z ≥ 2.6 且 ≥ 300 個 2 mm 體素單一團隊作法[6]
12正常庫GAAIN 年輕對照 10 例（young amyloid-negative reference，非 age-matched normative 庫）我們自訂（揭露）[11][44]
13判讀門檻（兩組並列）< 11／11–26／> 26；< 10／> 30同行評閱原始論文／共識指引[9][32][33]
13CL 量測不確定度10 CL 附近 ≈ ±3 CL；80 CL 附近可達 ±8 CL共識指引[32]
14Z 色階對應Z 2.0 → 起點、Z 6.0 → 終點（線性）單一團隊作法[6]
14色階 LUThot iron（感知亮度單調）同行評閱原始論文[49]
14表面圖視角數8 視角（左右內外側＋後前下上）單一團隊作法[6]
呈現追蹤劑（tracer）FBB／FBP／FMM／PiB 必須寫明（換算式與庫都隨追蹤劑改變）國際標準[1][8]
呈現取像窗（scan time）實際注射至掃描時間；FBB 換算式僅對注射後 90–110 分鐘成立同行評閱原始論文[8][34]
呈現參考區（reference region）全小腦 WhlCbl（換參考區即換尺度，須有對應校正）國際標準[1][33]
呈現軟體與版本（software version）本工具版本號、SPM25 與正常庫檔名；跨軟體不可互換我們自訂[10][31]
呈現正規化路線（normalization route）MRI／CT／PET-only 必須寫明（同一顆腦只換路線即可差數 CL）同行評閱原始論文[3][10][12]

本頁未能定位到獨立依據的項目

以下項目在這一節裡找不到可引註的獨立依據，不補猜測、不假裝有出處，逐條列出來：