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J-GLOBAL ID:201902262015149064   整理番号:19A0464497

2つの呼吸位相低線量CT画像を用いた3D PET画像の超解像再構成【JST・京大機械翻訳】

Super-Resolution Reconstruction of 3D PET Images Using Two Respiratory-Phase Low-Dose CT Images
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 46-55  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)
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陽電子放出断層撮影(PET)画像は,通常,低空間分解能による小病変の放射性取り込みの不正確な定量化を被っている。空間分解能を向上させるために,著者らは以前に,ウォブル走査に基づく超解像(SR)アルゴリズムを提案した。しかし,提案されたアルゴリズムは,患者ベッドの機械的運動またはウォブル走査のためのシステムガントリーを必要とする。本論文では,Woble運動よりもむしろ呼吸運動の使用に基づく3D PET画像のSR再構成のためのフレームワークを提案した。PET画像の従来のプロトコルにおいて,ゲート付きリストモードPETデータは自由呼吸条件で得られる。さらに,患者への放射線負荷を増加させることなく,呼気中および吸入期における呼吸保持法において,2つの低線量CT画像を得た。2つの低線量CT画像を用いて,4D運動ベクトル場(MVF)を推定し,対応して4D PET画像に整合する仮想4D CT画像を生成した。3D CT画像は,PET画像よりもはるかに良好な空間分解能を有し,したがって,対応する推定3D MVFは,PET SR再構成に対して信頼できると考えられる。次に,モンテカルロシミュレーションにより得られた最小数のPSFを用いて,画像化視野における空間可変点拡散関数(PSF)を推定した。最後に,SR再構成を,推定した3D MVFと空間バリアントPSFを組み込むことによって実行した。SR再構成において,均等に間隔をあけた平行ビーム再結合における分解能劣化を避けて,図形処理装置に関する計算時間を減少するために,著者らはファンビーム再順序づけに基づく応答再構成技術の並列に優しいスパンラインを導入した。提案したフレームワークを,ディジタルXCATファントムを用いたモンテカルロシミュレーションと,移動する肺病変を含むいくつかの患者データセットによる実験により評価した。シミュレーションと実験の両方の結果は,提案したフレームワークが,計算時間のかなりの短縮により,従来の方法よりはるかに明確な臓器境界とより正確な定量的病変情報を提供することを示した。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】
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分類 (3件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理  ,  放射線を利用した診断  ,  呼吸器の診断 

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