Model-Based receptor quantization analysis for PET parametric imaging.
Model-Based receptor quantization analysis for PET parametric imaging.
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基于模型的 PET 参数成像受体量化分析。
DOI：
10.1109/iembs.2005.1615835
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Szabo,Zsolt
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
JaneWang,Z;Qiu,Peng;RayLiu,KJ;Szabo,Zsolt
动态PET（正电子发射断层扫描）成像技术允许图像范围的生理和生化参数的量化。室建模是受体结合研究中最常用的方法。然而，目前基于室室模型的方法通常要么需要精确的动脉血液测量作为输入函数，要么假设存在参考区域。为了避免需要输入函数或参考区域，本文提出同时估计输入函数和动力学参数。通过空间交点分析得到输入函数的初始估计。然后迭代估计输入函数和受体参数，从而得到底层分布体积（DV）参数图像。通过模拟和真实的脑PET数据验证了该方法在获取底层参数图像方面的性能。
Dynamic PET (positron emission tomography) imaging technique allows image-wide quantification of physiolgic and biochemical parameters. Compartment modeling is the most popular approach for receptor binding studies. However, current compartment-model based methods often either require the accurate arterial blood measurements as the input function or assume the existence of a reference region. To obviate the need for the input function or a reference region, in this paper, we propose to estimate the input function and the kinetic parameters simultaneously. The initial estimate of the input functions is obtained by the analysis of space intersections. Then both the input function and the receptor parameters, thus the underlying distribution volume (DV) parametric image, are estimated iteratively. The performance of the proposed scheme is examined by both simulations and real brain PET data in obtaining the underlying parametric images.
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