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J-GLOBAL ID：201802246126215382   整理番号：18A2107286

マルチトレーサPETのための誘導画像再構成【JST・京大機械翻訳】

Guided Image Reconstruction for Multi-Tracer PET

著者 (5件)： Ellis Sam (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, UK) ,  Mallia Andrew (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, UK) ,  McGinnity Colm J. (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, UK) ,  Cook Gary J. R. (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, UK) ,  Reader Andrew J. (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NSS/MIC  ページ： 1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2つ以上のPET放射性トレーサーを有する患者の走査は,異なるトレーサーによって提供される相補的画像情報を提供する。不変的に,データセットの1つは,i)用いた放射性同位体の陽電子エネルギー,2)トレーサ取込のコントラスト,3)トレーサ取込の特異性,またはiv)注入活性の量と全検出数のような多くの可能な理由により,他よりも高品質画像を提供する。本研究では,より高品質のPET画像(事前)の利用を提案し,画像品質の低減のための補償を助けるために,もう一つのより低品質のPETデータセットの再構成を導いた。事前画像を用いて,各ボクセルとその近傍の間の事前類似性を計算した。類似性はボクセル間の空間距離により変調されたパッチベースのGaussカーネルを用いて定量化される。パッチベースのスパース化ステップも含めて,非ゼロ類似性の数を低減した。次に,第二のデータセットを,空間的に変化する重みとしてこれらの類似性を用いて重みづけ二次事前に再構成した。この方法は,ボクセル対間の強度差を事前に類似のものと一致させる。提案した方法を[18F]フルオロデオキシグルコース(FDG)/[11C]メチオニン(MET)対データセットに対して試験した。3Dシミュレーション研究において,FDGded MET再構成は,非正則化最大尤度期待値最大化および非誘導二次ペナルティ法の両方と比較して,より低い全脳誤差レベルを有する画像を生成した。これらの改善は,これら2つのトレーサーによるスキャンを受けた患者からの実際のデータに対しても観察され,そこでは,雑音低減とより大きな解剖学的詳細がFDGガイドMET再構成を用いて達成された。これらの結果は,もう一つのPETトレーサーを用いることが可能で潜在的に有益であることを示唆している。将来の研究は,ハイパーパラメータ最適化とさらなる応用特異的検証を必要とする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *再構成 ,  *画像再構成 ,  類似性 ,  ボクセル ,  コントラスト ,  正則化 ,  患者 ,  画質 ,  *画像 ,  最尤法 ,  重みづけ ,  雑音低減 ,  品質
準シソーラス用語： 特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチトレーサ ,  PET ,  誘導 ,  画像再構成