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

利用下一代PET手腕模式数据开发高精度动态功能图像估计方法

• 批准号: 13780674
• 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 Young Scientists (B)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13780674/
• 关键词: PET; リストモード; TAC推定; 動態機能画像再構成; 最尤法; 次世代PET

PETで再構成される画像はある時間内のトレーサの放射能分布画像であり,それが直接的に代謝といった生体機能を表すわけではない.このため,生体機能情報を得るためには直接的に生体機能を表す動態機能画像を推定しなくてはならないが,その推定精度は組織内放射能時間曲線(tissue Time Activity Curve : tTAC)の精度に大きく依存することから,TACを高精度に推定することが必要となる.従来のPETを用いた従来のTAC推定では,PET動態機能画像再構成において,時間フレーム毎のヒストグラムデータを用いることから,従来のPET計測におけるフレームの収集時間では十分な時間分解能が得られず,また仮に,時間分解能を上げるため時間フレームを密に取ると,陽電子崩壊に伴う統計ノイズ(ポアソンノイズ)が大きくなり放射能分布画像のS/N比は著しく低下するためtTACの精度も低下する.これに対して,現在,放射線医学総合研究所を中心に開発が進められている次世代PETでは,1イベントごとにデータを記録する方法であるリストモード形式でデータが保存されることとなっており,本研究では,このリストモードデータを用いて十分な時間分解能の実現でTAC推定に対するノイズの影響を取り除くことを目的として,リストモードデータを用い経時的な放射能分布画像を再構成せずに直接ピクセル毎のtTACを求める手法を提案した.提案手法では,生体内のある位置jにおけるTACをf_j(t)とし,i番目の検出器対で計測された時刻を要素とするベクトルをリストモードデータy_iとする.ここで,TACは生理学的なモデルより時間的に滑らかに推移することが知られているため,f_j(t)を滑らかな基底関数b_1(t)を用いてf_j(t)=Σa_<j1>b_1(t)で表す.ここで,a_<j1>は展開係数を表す.基底関数は,先験情報として得られる,対象薬剤の様々なTACをKL変換することで導出する.そして,リストモードデータy={y_i}に対する尤度P(y|a)に対して,最尤法を適用することでaを求めTACを推定する.提案手法では,統計的性質の考慮及び基底関数の導入により高精度のtTACを推定することができ,従来法と比較し,より高精度なtTACを推定可能である.また,tTACに対し非線形最小自乗法などを適用することにより再構成される動態機能画像の推定精度に対しても,従来法と比較し,推定精度が向上していることが期待できる.

PET re-composition profile shows the distribution of radioactivity over time, including direct metabolism and biological function. The accuracy of estimation depends on the accuracy of tissue Time Activity Curve (TAC). The PET measurement is performed in a time-dependent manner. The PET measurement is performed in a time-dependent manner. The PET measurement is performed in a time-dependent manner. The S/N ratio of the positron emission profile is large and the accuracy of the TAC is low. In response, the Center for Radiological Medicine has developed methods for recording next-generation PET images, and the purpose of this study is to eliminate the effects of the next-generation PET images on the use of time-resolved energy and TAC estimation. A new method for calculating the distribution of radioactive energy in the middle of the spectrum is proposed. The proposed method is to measure the time of the detection by TAC f_j(t) at the position j in the organism and to measure the time of the detection by TAC f_j (t) at the position j in the organism. In physiology,f_j (t)=Σa_ b_1 (t) <j1>is the basic relation of the time. The coefficient of expansion of a_<j1>is expressed as follows. Base on this information, we can get the TAC from the image agent. For example, if you want to use the term P(y), you can use the term y={y_i}.| a) The most appropriate method is to obtain TAC. The proposed method is based on the consideration of statistical properties and the introduction of base relations. The estimation of high precision tTAC is possible. For example,tTAC is applicable to the non-linear minimum self-calibration method, and the reconstruction method is applicable to the estimation accuracy of the dynamic functional image.

项目成果

松永知寛, 小尾高史 他: "最尤法を用いたPETリストモードデータからの動態機能画像再構成"信学技報. MI2001-94. 89-94 (2002)

Tomohiro Matsunaga、Takashi Oo 等人：“使用最大似然法从 PET 列表模式数据重建动态功能图像”MI2001-94 (2002)。

Takashi Obi et al.: "Fast Determination Method of Cerebral Metabolic Rate Images of Glucose Using Dynamic PET Data"Journal of J. Medical Physics. 22・3. 117-128 (2002)

Takashi Obi 等：“使用动态 PET 数据的葡萄糖脑代谢率图像的快速测定方法”J. 医学物理学杂志 22・3（2002 年）。

小尾高史: "リストモードデータの活用"日本医用画像工学会大会抄録. 20・4(CD-ROM). (2002)

Takashi Obi：“列表模式数据的利用”日本医学影像工程学会会议摘要 20・4（CD-ROM）。

萩原直樹, 小尾高史 他: "DOI-PETリストモードデータからの確率密度関数を用いたサイノグラムデータ生成手法"FIT2002情報科学技術フォーラム2分冊. (CD-ROM). (2002)

Naoki Hagiwara、Takashi Oo 等人：“利用 DOI-PET 列表模式数据的概率密度函数生成正弦图数据的方法”FIT2002 信息科学与技术论坛，第 2 卷（CD-ROM）。

小尾高史, 他: "次世代PETにおけるリストモードデータからの動態機能画像再構成"核 医 学. 38・5. 583-586 (2001)

Takashi Obi 等：“下一代 PET 中的列表模式数据的动态功能图像重建”核医学 38・5。