Iterative image reconstruction for cerebral perfusion CT using a pre-contrast scan induced edge-preserving prior.
Iterative image reconstruction for cerebral perfusion CT using a pre-contrast scan induced edge-preserving prior.
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使用预对比扫描诱导边缘保留先验的脑灌注 CT 迭代图像重建
DOI：
10.1088/0031-9155/57/22/7519
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发表时间：
2012-11-21
影响因子：
3.5
通讯作者：
Chen W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ma J;Zhang H;Gao Y;Huang J;Liang Z;Feng Q;Chen W
脑灌注X射线计算机断层扫描（PCT）成像，检测和表征缺血半暗带，并评估急性卒中或慢性脑血管疾病的血脑屏障通透性，在过去的几十年中得到了广泛的发展。然而，由于其顺序扫描协议，相关的辐射剂量引起了患者的严重关注。因此，在这项研究中，我们开发了一种基于最大后验（MAP）原理的迭代图像重建算法，以产生具有较低毫安秒（mAs）的临床可接受的脑PCT图像。为了保留重建图像的边缘，使用正常剂量对比前非增强扫描设计了边缘保留先验。为了简单起见，本算法被称为“MAP-ndiNLM”。数字体模和模拟低剂量临床脑PCT数据集的评估清楚地表明，MAP-ndiNLM方法可以实现比现有的FBP和MAP-Huber算法更显著的增益，具有更好的图像降噪、低对比度目标检测和分辨率保持。更重要的是，MAP-ndiNLM方法可以产生比MAP-Huber方法更准确的动力学增强细节和诊断血流动力学参数图。
Cerebral perfusion X-ray computed tomography (PCT) imaging, which detects and characterizes the ischemic penumbra, and assesses blood-brain barrier permeability with acute stroke or chronic cerebrovascular diseases, has been developed extensively over the past decades. However, due to its sequential scan protocol, the associated radiation dose has raised significant concerns to patients. Therefore, in this study we developed an iterative image reconstruction algorithm based on the maximum a posterior (MAP) principle to yield a clinically acceptable cerebral PCT image with lower milliampere seconds (mAs). To preserve the edges of the reconstructed image, an edge-preserving prior was designed using a normal-dose pre-contrast unenhanced scan. For simplicity, the present algorithm was termed as “MAP-ndiNLM”. Evaluations with the digital phantom and the simulated low-dose clinical brain PCT datasets clearly demonstrate that the MAP-ndiNLM method can achieve more significant gains than the existing FBP and MAP-Huber algorithms with better image noise reduction, low-contrast object detection and resolution preservation. More importantly, the MAP-ndiNLM method can yield more accurate kinetic enhanced details and diagnostic hemodynamic parameter maps than the MAP-Huber method.
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