A PET reconstruction formulation that enforces non-negativity in projection space for bias reduction in Y-90 imaging.
A PET reconstruction formulation that enforces non-negativity in projection space for bias reduction in Y-90 imaging.
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DOI：
10.1088/1361-6560/aaa71b
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发表时间：
2018-02-06
影响因子：
3.5
通讯作者：
Fessler JA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lim H;Dewaraja YK;Fessler JA
大多数现有的PET图像重建方法在图像域施加非负性约束，这是自然的物理，但可能导致有偏差的重建。这种偏置对于Y-90 PET是特别有问题的，因为低概率正电子产生和高随机符合分数。本文研究了一种新的PET重建公式，该公式强制投影的非负性而不是体素值。这个公式允许一些负体素值，从而潜在地减少偏差。与先前报道的修改泊松对数似然以允许负值的NEG-ML方法不同，新公式保留了经典泊松统计模型。为了放松标准PET重建方法中的非负性约束，我们使用了乘法器的交替方向方法（ADMM）。由于ADMM参数的选择对收敛速度有很大影响，因此采用了一种自动参数选择方法来提高收敛速度。我们探讨了XCAT幻影肺肝切片的方法。我们模拟了低真实符合计数率与高随机分数对应于Y-90微球放射栓塞患者成像的典型值。我们将我们的新方法与标准重建算法和NEG-ML及其正则化版本进行了比较。我们的新方法和NEG-ML都可以在所有感兴趣的体积中更准确地量化，同时产生比标准方法更低的噪声。当用户自定义参数调优不佳时，NEG-ML的性能会下降，而本文提出的算法对任何计数级别都具有鲁棒性，无需参数调优。
Most existing PET image reconstruction methods impose a nonnegativity constraint in the image domain that is natural physically, but can lead to biased reconstructions. This bias is particularly problematic for Y-90 PET because of the low probability positron production and high random coincidence fraction. This paper investigates a new PET reconstruction formulation that enforces nonnegativity of the projections instead of the voxel values. This formulation allows some negative voxel values, thereby potentially reducing bias. Unlike the previously reported NEG-ML approach that modifies the Poisson log-likelihood to allow negative values, the new formulation retains the classical Poisson statistical model. To relax the non-negativity constraint embedded in the standard methods for PET reconstruction, we used an Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Because choice of ADMM parameters can greatly influence convergence rate, we applied an automatic parameter selection method to improve the convergence speed. We investigated the methods using lung to liver slices of XCAT phantom. We simulated low true coincidence count-rates with high random fractions corresponding to the typical values from patient imaging in Y-90 microsphere radioembolization. We compared our new methods with standard reconstruction algorithms and NEG-ML and a regularized version thereof. Both our new method and NEG-ML allow more accurate quantification in all volumes of interest while yielding lower noise than the standard method. The performance of NEG-ML can degrade when its user-defined parameter is tuned poorly, while proposed algorithm is robust to any count level without requiring parameter tuning.
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