個別化PETイメージングのための病変定量化を改善するためのエキスパートシステムの開発【JST・京大機械翻訳】

Li Yusheng; Daube-Witherspoon Margaret E.; Matej Samuel; Metzler Scott D.

文献

J-GLOBAL ID：201802252249570786 整理番号：18A2107193

個別化PETイメージングのための病変定量化を改善するためのエキスパートシステムの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing an Expert System to Improve Lesion Quantification for Personalized PET Imaging

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資料名：
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)

臨床PET研究における病変標準化取り込み値(SUV)の測定は,データの多くの側面によって複雑な方法で影響を受けるが,例えば,カウントレベル,病変サイズ,病変形状,病変位置,背景レベルと構造,および患者サイズに限定されない。最適化された再構成アルゴリズムとそれらのパラメータは,個人化されたPET画像化のための病変定量化において実質的な改善を再構成パラメータの完全な最適化は,人間にとって非常に複雑になることができて,このように,著者らは,これらのパラメータを最適化して,病変定量化を改良するエキスパートシステムを提案した。3つのコア技術を調査した。1)合成損傷埋め込み技術,2)システム局所インパルス応答(LIR)モデリング,3)不確実性推定のためのブートストラップ。患者データを得るために用いた同じPETスキャナを用いて異なる位置で異なるサイズの既知放射能濃度の物理的放射性球からのリストモードデータを実験的に取得した。次に,球面リストモードデータを患者データに併合することにより,球を総合的に埋め込むことができる。また,統計的ブートストラップ法を用いて,推定SUVの分散を決定するために埋め込まれた病変を有する患者データの多重複製を生成した。また,LIRを用いてイメージングシステムの局所的性質と応答を特性化し,再構成パラメータを最適化するための基準として用いることができる。シミュレートしたファントム研究を行い,SUVの分散を決定するための臨床データのブートストラッピングの使用と,異なるサイズの各病変の回復係数とSUVのバイアスを決定するためのLIRの使用を確認した。著者らは,現在,異なる再構成アルゴリズムとパラメータの使用によって,病変の集合の実行と可視化を可能にするために,グラフィカルユーザインタフェイスを有するエキスパートシステムツールを統合している。最後の結果は,推定された不確実性を有する患者および特定の修正SUVである。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】

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