Background— Recent results from animal studies suggest that stem cells may be able to home to sites of myocardial injury to assist in tissue regeneration. However, the histological interpretation of postmortem tissue, on which many of these studies are based, has recently been widely debated. Methods and Results— With the use of the high sensitivity of a combined single-photon emission CT (SPECT)/CT scanner, the in vivo trafficking of allogeneic mesenchymal stem cells (MSCs) colabeled with a radiotracer and MR contrast agent to acute myocardial infarction was dynamically determined. Redistribution of the labeled MSCs after intravenous injection from initial localization in the lungs to nontarget organs such as the liver, kidney, and spleen was observed within 24 to 48 hours after injection. Focal and diffuse uptake of MSCs in the infarcted myocardium was already visible in SPECT/CT images in the first 24 hours after injection and persisted until 7 days after injection and was validated by tissue counts of radioactivity. In contrast, MRI was unable to demonstrate targeted cardiac localization of MSCs in part because of the lower sensitivity of MRI. Conclusions— Noninvasive radionuclide imaging is well suited to dynamically track the biodistribution and trafficking of mesenchymal stem cells to both target and nontarget organs.

To investigate the mechanism of enhancement of hepatocellular carcinoma (HCC) on gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary phase magnetic resonance (MR) images and to characterize HCC thus enhanced.This retrospective study was approved by the institutional review board, and patient informed consent for research use of the resected specimen was obtained. MR images in 25 patients (20 men, five women; mean age, 68 years; range, 49-82 years) with 27 resected hypervascular HCCs (one well, 13 moderately, 13 poorly differentiated) that demonstrated hepatocyte-selective enhancement on gadoxetic acid-enhanced MR images, were quantitatively studied, and findings were correlated with results of immunohistochemical staining for a sinusoidal transporter, organic anion transporting polypeptide (OATP) 1B1 (OATP1B1) and/or OATP1B3 (OATP1B1 and/or -1B3), and a canalicular transporter, multidrug resistance-associated protein 2 (MRP2), and also with bile accumulation in tumors. Statistical analysis was performed with the Student t test and Scheffé post hoc test.Combined with positive OATP1B1 and/or -1B3 expression (O+), two patterns of MRP2 expression contributed to high enhancement: decreased expression (M-, n = 3) and increased expression at the luminal membrane of pseudoglands (M+[P], n = 3). Nodules without OATP1B1 and/or -1B3 expression (O-, n = 13) and nodules with O+ associated with increased MRP2 expression only at the canaliculi (M+[C], n = 8) induced significantly lower enhancement than those with the two expression patterns described before (O+/M- group vs O- group, P = .002; O+/M- group vs O+/M+[C] group, P = .047; O+/M+[P] group vs O- group, P < .001; O+/M+[P] group vs O+/M+[C] group, P < .001). Nodules with bile pigment (n = 12) showed significantly higher enhancement (P = .004); all five nodules (one well differentiated HCC, four moderately differentiated HCCs), which were enhanced more than adjacent liver parenchyma, contained bile pigment.High hepatocyte-selective enhancement is induced by expression patterns of transporters, which may result in accumulation of gadoxetic acid in cytoplasm of tumor cells or in lumina of pseudoglands. An HCC with gadoxetic acid enhancement is characterized by bile accumulation in tumors.

Abstract Purpose To compare image quality and visibility of anatomical structures on contrast-enhanced thin-slice abdominal CT images reconstructed using super-resolution deep learning reconstruction (SR-DLR), deep learning-based reconstruction (DLR), and hybrid iterative reconstruction (HIR) algorithms. Materials and methods This retrospective study included 54 consecutive patients who underwent contrast-enhanced abdominal CT. Thin-slice images (0.5 mm thickness) were reconstructed using SR-DLR, DLR, and HIR. Objective image noise and contrast-to-noise ratio (CNR) for liver parenchyma relative to muscle were assessed. Two radiologists independently graded image quality using a 5-point rating scale for image noise, sharpness, artifact/blur, and overall image quality. They also graded the visibility of small vessels, main pancreatic duct, ureters, adrenal glands, and right adrenal vein on a 5-point scale. Results SR-DLR yielded significantly lower objective image noise and higher CNR than DLR and HIR ( P < .001). The visual scores of SR-DLR for image noise, sharpness, and overall image quality were significantly higher than those of DLR and HIR for both readers ( P < .001). Both readers scored significantly higher on SR-DLR than on HIR for visibility for all structures ( P < .01), and at least one reader scored significantly higher on SR-DLR than on DLR for visibility for all structures ( P < .05). Conclusion SR-DLR reduced image noise and improved image quality of thin-slice abdominal CT images compared to HIR and DLR. This technique is expected to enable further detailed evaluation of small structures.

Motivation: Super-resolution deep learning reconstruction (SR-DLR) can simultaneously reduce noise and improve spatial resolution. Goal(s): Our goal was to evaluate the usefulness of SR-DLR in prostate T2-weighted imaging (T2WI) with conventional and reduced acquisition times. Approach: SR-DLR was applied to both conventional acquisition time T2WI and short acquisition time T2WI. Visibility of the anatomical structures of the prostate and image quality were evaluated. Results: SR-DLR significantly improved image quality of prostate T2WI and visibility of detailed anatomical structures, especially in the small structures such as ejaculatory ducts. Impact: SR-DLR improves T2WI image quality in prostate MRI and improves the visibility of detailed anatomical structures, and has the potential to reduce acquisition time while maintaining adequate image quality for diagnosis.

Fibroblast activation protein (FAP) is a serine integral membrane protease, the expression of which has been confirmed in various cancer types. Solitary fibrous tumors of the pleura (SFTP) are rare mesenchymal fibroblastic neoplasms. We present a case of 18F-labeled FAP inhibitor ([18F]FAPI-74) PET imaging and its correlation with histological FAP expression and review an SFTP series at our institution in relation to the extent of FAP expression. This retrospective study included 13 patients who underwent surgery between March 2011 and December 2022 at our institute. One of the patients also underwent [18F]FAPI-74 PET imaging. We semi-quantitatively evaluated FAP expression in SFTPs using immunohistochemical staining and H-scores. Nine of the 13 patients were male, with a median age of 64 years (range, 28–79 years). The median tumor size was 6.6 cm (1.1, 16 cm). In the pathological findings, expression levels of Ki67 were 1–5% in 12 of 13 cases. Furthermore, FAP expression was observed in all patients, and the median H-score was 160 (range, 10–280). The H-score of FAP expression in two of the 13 patients was low (10 in both), and that in two of the 13 patients was high (240 and 280). The SUVmax value of [18F]FAPI-74 PET was 3.57 in a patient in whom the H-score of FAP expression was 180. SFTPs expressed FAP to varying degrees in different patients and the [18F]FAPI-74 PET results in one patient reflected FAP expression in the tumor tissue.

Abstract Photon-counting CT has a completely different detector mechanism than conventional energy-integrating CT. In the photon-counting detector, X-rays are directly converted into electrons and received as electrical signals. Photon-counting CT provides virtual monochromatic images with a high contrast-to-noise ratio for abdominal CT imaging and may improve the ability to visualize small or low-contrast lesions. In addition, photon-counting CT may offer the possibility of reducing radiation dose. This review provides an overview of the actual clinical operation of photon-counting CT and its diagnostic utility in abdominal imaging. We also describe the clinical implications of photon-counting CT including imaging of hepatocellular carcinoma, liver metastases, hepatic steatosis, pancreatic cancer, intraductal mucinous neoplasm of the pancreas, and thrombus. Graphical Abstract