Development and evaluation of the respiratory gated PET imaging to optimise various respiratory waveform using deep learning

开发和评估呼吸门控 PET 成像，以利用深度学习优化各种呼吸波形

• 批准号: 22K18234
• 负责人: 宮司 典明
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Japanese Foundation for Cancer Research
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18234/
• 关键词: PET; lung cancer; data-driven; respiratory gating; respiratory motion; image artifact; 核医学; 呼吸同期PET; 呼吸性移動; 深層学習; 呼吸波形

陽電子放出断層撮像（PET）は肺がんの治療方針決定に役立つ画像診断として推奨されている。データ駆動型呼吸同期PET撮像（DDG）は呼吸性移動の影響を補正するため、肺がんの原発巣やリンパ節転移などの微小病変の早期発見に期待されている。しかしながら、DDGは患者の不規則な呼吸波形に応じた補正はされていない。PET画像の画質や定量性を担保するためには、患者個々の異なる呼吸波形や体型に適応する手法の確立が必要不可欠である。本研究の目的はDDGで推定された各患者の呼吸波形から安定したPET画像を得るための最適化手法を構築することである。本研究では主成分分析法を利用したDDGを使用し、呼吸波形の違いおよび体格による違いがPET画像の微小病変の描出能や定量値に与える影響と最適パラメータによる改善効果を明らかにした。呼吸波形は正常な動き（正弦波または呼気休止波形）および不規則な動き（振幅の変化またはベースライン波形のシフト）の４つのタイプに分類し、呼吸波形ごとに最適なPETデータ抽出パラメータを決定した。また、大きさの異なる体幹部ファントム（それぞれ体重60, 80, 100kgの日本人患者の腹部を模擬）を使用することで体格の違いによるノイズ量の変化を考慮した最適な抽出パラメータ30%を決定した。その結果、呼吸波形や体型によらず最適パラメータを用いることで従来パラメータに比べて、PET画像の画質・定量性が向上した。本申請研究が確立されることによって、肺がんの早期発見や経過観察の評価指標、鑑別診断精度の向上に寄与することが期待される。

Positron emission tomography (PET) is used to determine the treatment policy of lung cancer. DDD PET imaging is expected to correct the effects of respiratory movement, and to provide early detection of minor diseases due to lung disease. The patient's irregular respiratory waveform is corrected. PET image quality and quantitative assurance, whether patient, respiratory waveform, body type, appropriate method to establish the necessary The purpose of this study is to construct optimal techniques for estimating the respiratory waveform and stability of PET images in each patient In this study, principal component analysis (PCA) was used to quantify the effects of respiratory waveform and body size on PET imaging. The respiratory waveform is classified into four categories: normal (sine wave) and irregular (amplitude), and the respiratory waveform is determined to be optimal for PET extraction. The size of the body is different from that of the abdomen of Japanese patients weighing 60, 80, 100kg. The optimal size of the body is determined by considering the size of the abdomen. The results, respiratory waveform, body type, and quality of PET images are optimized. The study of this application establishes the expectation of early detection of lung cancer, evaluation index of liver cancer, and improvement of differential diagnosis accuracy.

项目成果

Evaluation of data-driven respiratory gating for subcentimeter lesions using digital PET/CT system and three-axis motion phantom

• DOI: 10.1088/2057-1976/aca90d
• 发表时间: 2023-01-01
• 期刊: BIOMEDICAL PHYSICS & ENGINEERING EXPRESS
• 影响因子: 1.4
• 作者: Fukai, Shohei;Daisaki, Hiromitsu;Terauchi, Takashi
• 通讯作者: Terauchi, Takashi

Determination of optimal regularization factor in Bayesian penalized likelihood reconstruction of brain PET images using [18F]FDG and [11C]PiB

• DOI: 10.1002/mp.15593
• 发表时间: 2022-03-14
• 期刊: MEDICAL PHYSICS
• 影响因子: 3.8
• 作者: Wagatsuma, Kei;Miwa, Kenta;Ishii, Kenji
• 通讯作者: Ishii, Kenji

The Questionnaire Survey of Japanese Practice and Environment for Targeted Radionuclide Therapy in 2021

2021年日本放射性核素靶向治疗实践与环境问卷调查

• DOI: 10.6009/jjrt.2023-1317
• 发表时间: 2023
• 期刊: Japanese Journal of Radiological Technology
• 作者: Miyaji Noriaki;Yamashita Kosuke;Yoneyama Hiroto;Hanaoka Kohei;Ukon Naoyuki;Maeda Takamasa;Iimori Takashi
• 通讯作者: Iimori Takashi

Eye Lens Monitoring for Nuclear Medicine

核医学眼晶状体监测

• DOI: 10.6009/jjrt.2022-2110
• 发表时间: 2022
• 期刊: Japanese Journal of Radiological Technology
• 作者: Miyaji Noriaki;Miwa Kenta;Iimori Takashi
• 通讯作者: Iimori Takashi

Comparison of skeletal segmentation by deep learning-based and atlas-based segmentation in prostate cancer patients

前列腺癌患者基于深度学习和基于图谱的分割的骨骼分割比较

• DOI: 10.1007/s12149-022-01763-3
• 发表时间: 2022
• 期刊: Annals of Nuclear Medicine
• 影响因子: 2.6
• 作者: Motegi Kazuki;Miyaji Noriaki;Yamashita Kosuke;Koizumi Mitsuru;Terauchi Takashi
• 通讯作者: Terauchi Takashi