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J-GLOBAL ID：201902220583714904   整理番号：19A0518560

脳PET/MRに対するMRベースの減衰補正における脳組織と連続テンプレートに基づく頭蓋骨の効果【JST・京大機械翻訳】

Effect of Brain Tissue and Continuous Template-Based Skull in MR-Based Attenuation Correction for Brain PET/MR

著者 (5件)： Teuho J. (Turku PET Centre, University of Turku and Turku University Hospital, Turku, Finland) ,  Tuisku J. (Turku PET Centre, Turku University Hospital, Turku, Finland) ,  Karlsson A. (Turku PET Centre, Turku University Hospital, Turku, Finland) ,  Linden J. (Department of Mathematics and Statistics, University of Turku, Turku, Finland) ,  Teras M. (Department of Medical Physics, Turku University Hospital, Turku, Finland)
資料名： IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences  (IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences)
巻： 1  号： 3  ページ： 246-261  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2475A  ISSN： 2469-7311  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 陽電子放出断層撮影磁気共鳴イメージングシステムに関する定量的で視覚的に一貫した脳イメージングのために,MRベースの減衰補正(MRAC)のために,軟部組織,空気,および骨の3つの組織クラスの最小値が必要である。しかしながら,灰白質(GM),白質(WM),および脳脊髄液(CSF)は軟部組織より高い減衰値を有する。加えて,骨密度が頭蓋骨を横切って変化するので,骨に対する連続μ値が望まれる。本論文では,以前に導入された組織確率に基づく減衰補正(TPB-AC)法を用いて,脳組織の効果を評価し,MRACに対する連続テンプレートに基づく頭蓋を実装した。この方法は,T1強調MR画像からMRベースの減衰マップ(μマップ)を導出することを可能にする。GM,WM,CSF,および連続頭蓋をTPB-AC法に実装する手順について述べた。3,4および6の組織クラスを有するMRベースのμマップを,離散的分割ベースおよび連続テンプレートベースの頭蓋を用いて作成した。3クラスμマップは,空気,軟組織,および骨を含んだ。4クラスμマップは,GM,WMおよびCSFの平均値として定義された追加脳組織クラスを含んだ。6クラスμマップはすべての個々の組織クラスを含んでいた。6つの異なるMRベースのμマップで再構成されたPET画像の視覚的および定量的比較を,参照として計算機トモグラフィー(CT)ベースの減衰補正(CTAC)を用いて実行した。MRに基づくμマップを,骨,脳,軟組織,および空気を含む構造における類似性のためにCTACに対して評価した。MRAC再構成PETの定量的精度を,CTAC再構成PETデータに対する比画像,線形回帰プロットおよび関心の地域容積(VOI)分析の比較により評価した。結果は,脳組織におけるより高い減衰を説明することが,3クラスMRACで再構成されたPET画像で見られる過小評価を減少させることを示した。脳のより高い減衰を説明するために,4クラスと6クラスMRACの間に大きな差は存在しなかった。離散的分割ベースの頭蓋と連続テンプレートベースの頭蓋の間のPETにおける定量的バイアスは類似していた。セグメンテーションに基づく頭蓋骨は,個々の解剖学のより良い描写をもたらした。全てのVOIにわたる全脳誤差は,3クラスMRACで-3.77%(±1.95%)と-4.14%(±2.07%)で,4クラスMRACで-0.74%(±1.87%)と-1.70%(±1.96%)であり,6クラスMRACで-0.69%(±2.07%)と-1.65%(±1.96%)であった。したがって,軟部組織,空気,骨,および脳を最小にする4クラスμマップは,離散的分割ベースまたは連続テンプレートベースの頭蓋のいずれかにより,MRACの定量的精度を改善するために適用可能である。脳組織の最適減衰係数を正確に定義し,CTテンプレートに基づく頭蓋の登録と描写を改善するために,さらなる開発が必要である。Copyright 2019 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： バイアス ,  画像 ,  セグメンテーション ,  視覚 ,  NMRイメージング ,  *頭蓋骨 ,  解剖学 ,  軟部組織 ,  PET【トモグラフィー】 ,  減衰定数 ,  髄液 ,  再構成
準シソーラス用語： *頭蓋 ,  *脳組織 ,  *減衰補正 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 脳 ,  PET ,  MR ,  減衰補正 ,  脳組織 ,  テンプレート ,  頭蓋骨