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J-GLOBAL ID：201902264709949527   整理番号：19A1381215

SPECT心筋潅流イメージングにおける注入活性レベルの個別化モデル【JST・京大機械翻訳】

Personalized Models for Injected Activity Levels in SPECT Myocardial Perfusion Imaging

著者 (6件)： Juan Ramon Albert (Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL, USA) ,  Yang Yongyi (Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL, USA) ,  Pretorius P. Hendrik (Department of Radiology, Division of Nuclear Medicine, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA) ,  Johnson Karen L. (Department of Radiology, Division of Nuclear Medicine, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA) ,  King Michael A. (Department of Radiology, Division of Nuclear Medicine, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA) ,  Wernick Miles N. (Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 38  号： 6  ページ： 1466-1476  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  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： SPECT-心筋灌流イメージング(MPI)における用量減少を達成するために,個々の患者に注入された活動を調整するための患者特異的(「個人化」)アプローチを提案する。最初に,再構成画像が従来の臨床線量で得られたものと十分に類似しているような大規模な臨床取得(857人の被験者)において,各患者に必要な最小線量レベルを決定する戦略を開発した。次に,機械学習モデルを適用して,身体測定と様々な臨床変数を含む一連の患者属性に基づいて,個々の基礎に必要な線量レベルを予測した。臨床SPECT-MPIにおける2つの一般的に使用されている再構成法に対する個人化線量モデルを示した。1)ポストフィルタリングによる従来のフィルタ化逆投影(FBP)と2)減衰,散乱と分解能の補正による正規化サブセット期待値最大化(OS-EM),および臨床定量的潅流SPECTソフトウェアパッケージを用いた灌流欠陥検出におけるそれらの性能を評価する。結果は,達成された線量減少が従来の臨床線量から個人間で大きく変化し,個人化線量モデルが全体的(非患者特異的)用量減少アプローチと比較して平均で更なる減少を達成できることを示す。特に,平均個人化線量レベルは,FBPとOS-EM再構成のために,完全な臨床線量の58%と54%にそれぞれ減少することができる。一方,灌流欠陥検出における精度を悪化させることはない。さらに,平均個人化線量が完全線量の16%にさらに減少すると,OS-EMは完全線量のFBPのそれに匹敵する検出精度レベルを達成することができた。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】

シソーラス用語： 分解能 ,  部分集合 ,  放射線量 ,  故障検出 ,  *SPECT ,  フィルタ ,  機械学習 ,  *潅流 ,  プログラムパッケージ ,  ヒト ,  正規化 ,  再構成
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  逆投影 ,  被験者 ,  *個性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： SPECT ,  心筋潅流イメージング ,  注入 ,  活性 ,  モデル