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: Tokyo Institute of Technology
• 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
• 起止时间: 1998 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780529/
• 关键词: Positoron Emission Tomography; PET; 動態機能計測; 3次元計測; SPECT

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。

Radioactive isotope (RI) identification of the substance by the dose, the metabolism of the substance to regulate the dynamic function of measurement, biological disease detection and maintenance of the service. This is the third dimensional Positron Emission Tomography(PET) device used to reconstruct the projection time, the nuclide distribution image, the least squares method, etc. The metabolic quantity is estimated, the expansion quantity is calculated, and the reconstruction time is very large. This year's isotope distribution profile is required for metabolic function diagnosis. <18>F-FDG is used in the measurement of glucose metabolism function, 3-point conversion (2-tissue3-phase conversion). The sensitivity distribution correlation hj (r), the velocity distribution correlation K1(r),k2(r), k3(r), and the RI concentration in plasma of FDG, C_p(t), are expressed in terms of two-fold integral. K complex (=K_1(r)k_2(r)/{k_2 (r)+k_3(r)}). This method is based on direct K-Complex estimation. In the case of a specific object, the projection is changed from g_j(T) to C_p(t). The time integral of the range of T_1, T_2, T_3 (T_3=2T_2=4T_1) is calculated. Finally, the three portraits of K-Complex are analyzed. This method is to reconstruct the radioactive energy distribution profile, reduce the calculation time, and integrate the projection time with the SN. This method has the property of confirming that the computer system is running. The relationship between the estimated accuracy and the estimated accuracy is confirmed. The estimated accuracy of the estimated accuracy is determined by the method of calculating the estimated accuracy. If you want to determine the PET measurement time and time, you can change it from 40 minutes to 60 minutes. The relationship between the estimated accuracy and the standard deviation of the estimated accuracy is different from that of the nonlinear minimum self-calibration method. At this point, we confirm that the picture quality is reduced and the calculation time is less than 1 in 10 minutes, and demonstrate the effectiveness of this method.

项目成果

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）。

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)。

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)。

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)。

小山隆明、山谷泰賀、小尾高史 他: "2コンパートメントモデルにおける高速かつ高精度な代謝量推定手法" 第46回応用物理学関係連合講演会講演予稿集. (発表予定). (1999)

Takaaki Koyama、Taiga Yamatani、Takashi Obi 等人：“二室模型中的快速且高精度的代谢估计方法”第 46 届应用物理学联席会议论文集（待提交）。