Cardiac CT: Advanced Architectures and Algorithms
Cardiac CT: Advanced Architectures and Algorithms
批准号:
8706645
负责人:
Bruno De Man
金额:
$60.78万
依托单位国家:
美国
项目类别:
财政年份:
2010
资助国家:
美国
项目状态:
已结题
起止时间:
2010-02-01 至 2015-01-31
中文摘要
描述(由申请人提供):心血管疾病普遍存在,死亡率和发病率高,社会和医疗保健成本巨大。迫切需要具有显著较低辐射剂量的显著较高保真度的心脏CT,这由于技术限制而目前是不可能的。尽管心脏CT技术已经从16排到320排,从单源到双源有了显著的改进,但在时间分辨率、空间分辨率、辐射剂量等方面仍然存在技术挑战。基于弗吉尼亚理工大学和GE全球研究中心(GEGR)之间理想的学术-工业合作伙伴关系,我们致力于推动心脏CT技术的发展,并定义下一代心脏CT系统。本项目的总体目标是开发新的心脏CT架构和相关的重建算法,并定义下一代心脏CT系统。具体目标是:(1)设计、分析和比较具有新颖源和扫描轨迹的新颖心脏CT架构;(2)针对所提出的心脏CT架构开发用于ROI导向扫描和动态成像的分析和迭代心脏CT重建算法;以及(3)在理论研究、数值模拟幻影实验和观察者研究。在该项目完成后,我们将挑选出最有前途的心脏CT架构和算法,以实现16 cm的覆盖范围,50 ms的时间分辨率,20 lp/cm的空间分辨率,10 HU的噪声水平,并同时为整个检查5 mSv的有效剂量,详细的规格和性能评估,为第二阶段项目中的下一代心脏CT系统的原型设计奠定了基础。该项目将在心脏CT领域实现飞跃,因为我们提出的心脏CT技术将显著提高诊断性能,并带来影响6180万美国人的重大治疗益处。
英文摘要
DESCRIPTION (provided by applicant): Cardiovascular diseases are pervasive with high mortality and morbidity at tremendous social and healthcare costs. There are urgent needs for significantly higher fidelity cardiac CT with substantially lower radiation dose, which is currently not possible because of technical limitations. Although cardiac CT technology has improved significantly from 16 to 320 detector rows and from single to dual source, there remain technical challenges in terms of temporal resolution, spatial resolution, radiation dose, and so on. Based on an ideal academic-industrial partnership between Virginia Tech and the GE Global Research Center (GEGR), we are motivated to advance the state-of-the-art in cardiac CT dramatically and define the next generation cardiac CT system. The overall goal of this project is to develop novel cardiac CT architectures and the associated reconstruction algorithms, and define the next-generation cardiac CT system. The specific aims are to (1) design, analyze and compare novel cardiac CT architectures with novel sources and scanning trajectories; (2) develop analytic and iterative cardiac CT reconstruction algorithms for ROI-oriented scanning and dynamic imaging for the proposed cardiac CT architectures; and (3) evaluate and validate the proposed architectures and algorithms in theoretical studies, numerical simulations, phantom experiments and observer studies. On completion of this project, we will have singled out the most promising cardiac CT architecture and algorithms to achieve 16cm coverage, 50ms temporal resolution, 20lp/cm spatial resolution, 10HU noise level, and 5mSv effective dose simultaneously for the entire examination, with detailed specifications and performance evaluation, setting the stage for prototyping a next-generation cardiac CT system in a Phase-II project. This project will make a quantum leap in cardiac CT, in the sense that our proposed cardiac CT technology will enable significantly better diagnostic performance and bring major therapeutic benefits that affect 61.8 million Americans.
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DOI:
10.1097/rct.0b013e318231c578
发表时间:
2011-11
期刊:
Journal of computer assisted tomography
影响因子:
1.3
作者:
[Yu H, Wang G, Hsieh J, Entrikin DW, Ellis S, Liu B, Carr JJ]
通讯作者:
Carr JJ
DOI:
10.1002/sca.21121
发表时间:
2014-07
期刊:
Scanning
影响因子:
--
作者:
[]
通讯作者:
DOI:
10.1371/journal.pone.0103054
发表时间:
2014
期刊:
PloS one
影响因子:
3.7
作者:
[Liu F, Yang Q, Cong W, Wang G]
通讯作者:
Wang G
DOI:
10.1118/1.4876724
发表时间:
2014-06
期刊:
Medical physics
影响因子:
3.8
作者:
[K. Sen Sharma;H. Gong;Omid Ghasemalizadeh;Hengyong Yu;Ge Wang;Guohua Cao]
通讯作者:
K. Sen Sharma;H. Gong;Omid Ghasemalizadeh;Hengyong Yu;Ge Wang;Guohua Cao
DOI:
10.1155/2011/285130
发表时间:
2011
期刊:
International journal of biomedical imaging
影响因子:
7.6
作者:
[Wei Y, Yu H, Wang G]
通讯作者:
Wang G
共 19 条
Constrained Disentanglement (CODE) Network for CT Metal Artifact Reduction in Radiation Therapy
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批准号:10184493
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项目类别:
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资助金额:$259.38万
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财政年份:2021
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Deviceless and Autonomous Prospective Cardiac CT Triggering
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批准号:10452540
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项目类别:
-
资助金额:$101.54万
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财政年份:2020
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Cardiac CT Deblooming
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批准号:10250305
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项目类别:
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资助金额:$97.81万
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财政年份:2020
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Deviceless and Autonomous Prospective Cardiac CT Triggering
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批准号:10674706
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项目类别:
-
资助金额:$98.76万
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财政年份:2020
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Deviceless and Autonomous Prospective Cardiac CT Triggering
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批准号:10029731
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项目类别:
-
资助金额:$106.06万
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财政年份:2020
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Deviceless and Autonomous Prospective Cardiac CT Triggering
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批准号:10227088
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项目类别:
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资助金额:$104.07万
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财政年份:2020
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Open-access X-ray and CT simulation toolkit for research in cancer imaging and dosimetry
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批准号:9913492
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项目类别:
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资助金额:$49.09万
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财政年份:2019
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Cardiac CT: Advanced Architectures and Algorithms
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批准号:7792699
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项目类别:
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资助金额:$62.49万
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财政年份:2010
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Cardiac CT: Advanced Architectures and Algorithms
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批准号:8210901
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项目类别:
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资助金额:$0.6万
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财政年份:2010
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
Cardiac CT: Advanced Architectures and Algorithms
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批准号:8014879
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项目类别:
-
资助金额:$61.38万
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财政年份:2010
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负责人:Bruno De Man
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依托单位:
国内基金
海外基金
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沙眼衣原体感染入侵新机制:通过T3SS效应蛋白CT622与ARP2相互作用介导宿主细胞质膜重塑
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批准号:2026JJ50576
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:雷文波
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依托单位:
基于深度卷积神经网络的的胸腺CT影像特征挖掘及可解释性胸腺瘤相关重症肌无力诊疗预测模型构建研究
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批准号:2026JJ50300
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:周昊
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依托单位:
人工智能与成像物理机理协同优化的超低剂量光子计数CT成像技术研究
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批准号:JCZRLH202601895
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:
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依托单位:
基于增强CT影像组学机器学习算法在鉴别胃肠间质瘤KIT外显子11、9突变及PDGFRA 突变的多模态研究
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批准号:2026JJ82481
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:陈晨
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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
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批准号:2026JJ81876
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:戴嘉舜
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依托单位:
基于多模态影像和术中滑轨 CT 数据模型优化腹腔镜术区定位
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批准号:JCZRLH202600599
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:
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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
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批准号:JCZRLH202601703
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:
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依托单位:
基于人工智能与多组学的III期结核性脓胸CT“低密度线”形成机制及手术时机预测模型研究
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批准号:JCZRMS202602483
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:
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依托单位:
人工智能在非增强CT检测急性缺血性脑卒中的机制研究
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批准号:JCZRLH202600236
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:
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依托单位:
基于增强CT/EUS时空环境放射组学及穿刺病理组学联合融合机器学习预测胰腺癌生存及化疗响应
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批准号:JCZRLH202600233
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项目类别:省市级项目
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资助金额:--
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批准年份:2026
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负责人:
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依托单位: