课题基金 / 基金详情

時間情報を用いた3次元PET画像再構成手法の開発

時間情報を用いた3次元PET画像再構成手法の開発
利用时间信息的3D PET图像重建方法的开发
批准号:
10780529
负责人:
小尾 高史
金额:
$1.34万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份:
1998
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
1998 至 1999

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
放射性同位元素(RI)で標識された物質を被験者に投与し、これら物質の代謝量を調べる動態機能計測は、生体の疾患などの発見に役立つとされている。このために、従来は3次元Positron Emission Tomography(PET)装置を用いて得られた投影データから時間フレームごとの核種分布画像を再構成し、最小二乗法等を用いて代謝量を表す画像を推定しているが、データ量が膨大なため、再構成に非常に大きな計算時間を要する。しかし、代謝機能診断には核種分布画像を必要とされないことから、本年度は、核種分布画像を求めずに観測データから直接代謝量画像を推定する高速な推定手法を開発することを目的とした。^<18>F-FDGを用いた糖代謝機能の計測には,3コンパートメント(2-tissue3パラメータ)モデルが用いられる.このモデルを用いるとPETのj番目のディテクタにおける投影データg_j(T)は,ディテクタの感度分布関数h_j(r),FDGの速度パラメータをK1(r),k2(r),k3(r),FDGの血漿中のRI濃度をC_p(t)を用いて2重積分の形で表せる.また,糖代謝率は,速度パラメータの積K-Complex(=K_1(r)k_2(r)/{k_2(r)+k_3(r)})として表される.本手法では,投影データから直接K-Complexを推定する.具体的には,まず投影データg_j(T)からC_p(t)をデコンボリューションにより取り除く.次に3つの異なる時間T_1,T_2,T_3(T_3=2T_2=4T_1)の範囲で時間積分を行い,得られたデータに対し再構成にあたる演算を行い3つの画像を得る.最後にこの3つの画像からK-Complexを解析的に求める.本手法では,放射能分布画像を再構成しないため計算時間が削減され,更に時間積分により投影データのSNが向上する.本手法の有効性を確認するために計算機シミュレーションを行った。まず,ノイズレベルと推定精度の関係を確認するため,デジタル脳ファントムを用いてシミュレーションを行った.想定したPETの観測フレーム及び時間は40フレーム,60分で,投影データにポアソンノイズを加えた.推定増の真値からのずれ,標準偏差を調べた結果から,ノイズと本手法による推定精度の関係は,非線型最小自乗法による結果とほぼ一致していることが分かった。このことから、画質を落とすことなく計算時間が10分の1以下になることを確認し、本手法の有効性を示した。
英文摘要
放射性同位元素(RI)で標識された物質を被験者に投与し、これら物質の代謝量を調べる動態機能計測は、生体の疾患などの発見に役立つとされている。このために、従来は3次元Positron Emission Tomography(PET)装置を用いて得られた投影データから時間フレームごとの核種分布画像を再構成し、最小二乗法等を用いて代謝量を表す画像を推定しているが、データ量が膨大なため、再構成に非常に大きな計算時間を要する。しかし、代謝機能診断には核種分布画像を必要とされないことから、本年度は、核種分布画像を求めずに観測データから直接代謝量画像を推定する高速な推定手法を開発することを目的とした。^<18>F-FDGを用いた糖代謝機能の計測には,3コンパートメント(2-tissue3パラメータ)モデルが用いられる.このモデルを用いるとPETのj番目のディテクタにおける投影データg_j(T)は,ディテクタの感度分布関数h_j(r),FDGの速度パラメータをK1(r),k2(r),k3(r),FDGの血漿中のRI濃度をC_p(t)を用いて2重積分の形で表せる.また,糖代謝率は,速度パラメータの積K-Complex(=K_1(r)k_2(r)/{k_2(r)+k_3(r)})として表される.本手法では,投影データから直接K-Complexを推定する.具体的には,まず投影データg_j(T)からC_p(t)をデコンボリューションにより取り除く.次に3つの異なる時間T_1,T_2,T_3(T_3=2T_2=4T_1)の範囲で時間積分を行い,得られたデータに対し再構成にあたる演算を行い3つの画像を得る.最後にこの3つの画像からK-Complexを解析的に求める.本手法では,放射能分布画像を再構成しないため計算時間が削減され,更に時間積分により投影データのSNが向上する.本手法の有効性を確認するために計算機シミュレーションを行った。まず,ノイズレベルと推定精度の関係を確認するため,デジタル脳ファントムを用いてシミュレーションを行った.想定したPETの観測フレーム及び時間は40フレーム,60分で,投影データにポアソンノイズを加えた.推定増の真値からのずれ,標準偏差を調べた結果から,ノイズと本手法による推定精度の関係は,非線型最小自乗法による結果とほぼ一致していることが分かった。このことから、画質を落とすことなく計算時間が10分の1以下になることを確認し、本手法の有効性を示した。
期刊论文(12)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
山谷泰賀、小尾高史 他: "観測系のシフトバリアントな特性を考慮した高速なPET画像再構成手法" Optics Japan '98講演予稿集. 273-274 (1998)
Taiga Yamaya、Takashi Oo 等人:“考虑观察系统位移变化特征的快速 PET 图像重建方法”Optics Japan 98 讲座论文集(1998 年)。
DOI: --
发表时间:
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
山谷泰賀、小尾高史 他: "Time-of-flight情報を利用したPET画像再構成における画質の向上" Medical Imaging Technology. 16・4. 383-384 (1998)
Taiga Yamaya、Takashi Oo 等人:“使用飞行时间信息改进 PET 图像重建中的图像质量”医学成像技术 16・4 (1998)。
DOI: --
发表时间:
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
小尾高史 他: "Fourier-Rebinningアルゴリズムを用いた3次元PET画像再構成手法の開発"信学技法. MI99-38. 45-49 (1999)
Takashi Obi 等人:“使用 Fourier-Rebinning 算法开发 3D PET 图像重建方法”MI99-38 (1999)。
DOI: --
发表时间:
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
小尾高史 他: "2コンパートメントモデルにおけるPETデータからの高速な代謝量推定手法"MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY. 17・4. 413-414 (1999)
Takashi Oo 等:“两室模型中 PET 数据的高速代谢估计方法”医学成像技术 17・4 (1999)。
DOI: --
发表时间:
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
6
    電子私書箱を利用した利用者主体のコンテンツ利用権管理システム
    • 批准号:
      21651072
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
    • 资助金额:
      $1.41万
    • 财政年份:
      2009
    • 负责人:
      小尾 高史
    • 依托单位:
    次世代PETリストモードデータを用いた高精度動態機能画像推定手法の開発
    • 批准号:
      13780674
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
    • 资助金额:
      $1.34万
    • 财政年份:
      2001
    • 负责人:
      小尾 高史
    • 依托单位:
    国内基金
    海外基金
    间位芳纶(PMIA)短切纤维-涤纶(PET)浆粕复合纸的制备设备研发
    • 批准号:
    • 项目类别:
      省市级项目
    • 资助金额:
      --
    • 批准年份:
      2026
    • 负责人:
      许红伍
    • 依托单位:
    基于18F-FAPI-04 PET/CT与增强CT的Suidan评分在卵巢癌减瘤术前评估中的价值比较研究
    • 批准号:
      2026JJ81876
    • 项目类别:
      省市级项目
    • 资助金额:
      --
    • 批准年份:
      2026
    • 负责人:
      戴嘉舜
    • 依托单位:
    基于高灵敏度PET/CT的碳离子放疗剂量验证与疗效预测研究
    PET分子影像评估肾癌碳酸酐酶9表达异质性及其对靶免联合治疗响应的预测作用与机制研究
    • 批准号:
      JCZRLH202600197
    • 项目类别:
      省市级项目
    • 资助金额:
      --
    • 批准年份:
      2026
    • 负责人:
    • 依托单位: