正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emission Tomography,PET)是核醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最先進(jìn)的臨床檢查技術(shù)。相比于CT/MRI等解剖成像設(shè)備,PET通過示蹤劑技術(shù),可以在分子水平對(duì)疾病進(jìn)行早期診斷。然而,由于PET探測(cè)技術(shù)和成像理論的限制,PET圖像的部分容積效應(yīng)(Partial Volume Effect, PVE)較CT/MRI等成像設(shè)備更為突出。部分容積效應(yīng)定義為在同一掃描層面中含有兩種或者兩種以上不同密度的物質(zhì)時(shí),所測(cè)值是這些物質(zhì)信號(hào)值的平均,不能反映其中任何一種物質(zhì)的信號(hào)值。PET成像中部分容積效應(yīng)使圖像模糊,病灶失真,導(dǎo)致圖像質(zhì)量嚴(yán)重退化,從而影響臨床診斷。因而,PET部分容積效應(yīng)校正一直是PET成像領(lǐng)域中最具挑戰(zhàn)的研究課題之一。PET部分容積效應(yīng)校正方法有很多種,最為簡(jiǎn)單的是Hoffman提出用恢復(fù)系數(shù)(Recovery Coefficient, RC)方法來描述并校正PET圖像部分容積效應(yīng)。該方法主要針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)體模的不同直徑區(qū)域,測(cè)量觀察區(qū)域的放射性活度與真實(shí)活度的比值,這個(gè)比值稱為恢復(fù)系數(shù),隨后將實(shí)驗(yàn)得到的不同直徑下的恢復(fù)系數(shù)用于臨床圖像。然而臨床圖像的病灶區(qū)域形狀是不規(guī)則的,因此該方法難以用于臨床。但是該方法提出的恢復(fù)系數(shù)在后續(xù)研究中被作為校正效果的定量標(biāo)準(zhǔn)。由于PET的有限空間分辨率是引起部分容積效應(yīng)的根本原因,使得近些年來,不少學(xué)者設(shè)計(jì)不同算法來增強(qiáng)空間分辨率。具體是在重建過程的前向投影或者后向投影將點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(Point Spread Function, PSF)與系統(tǒng)矩陣結(jié)合,被稱為“分辨率模型(Resolution Model, RM)"。這種方法能夠減少重建圖像的噪聲,改善噪聲特性,但是隨著迭代步數(shù)的增加,會(huì)限制圖像活度的恢復(fù),導(dǎo)致部分容積效應(yīng)的殘留。目前,另一種方法可以在后重建過程中應(yīng)用去卷積方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng),去卷積方法只需考慮PET圖像本身信息,方法簡(jiǎn)單易行,可以針對(duì)全身區(qū)域進(jìn)行部分容積校正(Partial Volume Correction, PVC). Teo首先應(yīng)用Van Cittert (VC)去卷積算法對(duì)PET腫瘤圖像進(jìn)行部分容積校正,Tonka和Reihac則應(yīng)用VC和Richardson-Lucy (RL)去卷積算法進(jìn)行腦PET圖像的校正,然而,這兩種方法的圖像噪聲隨迭代步數(shù)增加而增加。因此,如何進(jìn)行去卷積的同時(shí)抑制噪聲增加是本文研究的重點(diǎn)。此外,隨著PET與CT/MRI等解剖成像設(shè)備的有機(jī)結(jié)合,在PET部分容積校正過程中引入高分辨率的解剖圖像已有研究,具體分為兩大類：一類是基于貝葉斯(Bayesian)或者最大后驗(yàn)重建算法(Maximum A Posteriori, MAP),引入解剖圖像的邊緣信息或者區(qū)域信息,在PET圖像重建時(shí)進(jìn)行部分容積校正,然而這類方法要求從探測(cè)數(shù)據(jù)出發(fā),難以直接應(yīng)用于臨床；另一類是在后重建過程中,在圖像區(qū)域或者像素水平進(jìn)行校正,主要是利用與PET圖像精確配準(zhǔn)的MR或CT圖像確定解剖結(jié)構(gòu),結(jié)合PET圖像的活度信息,然后設(shè)計(jì)算法恢復(fù)真實(shí)的活度值。其中最為經(jīng)典的方法為幾何轉(zhuǎn)換矩陣法(Geometric Transfer Matrix, GTM),此方法不引入人為參數(shù),所以作為此類校正方法比較的金標(biāo)準(zhǔn)方法。這兩類方法主要用于研究腦PET圖像,且要求解剖圖像進(jìn)行精確分割,而圖像分割尚無絕對(duì)魯棒的方法。因此,在后重建中如何合理利用解剖圖像優(yōu)越的結(jié)構(gòu)信息,如圖像邊緣信息等,同時(shí)減少校正過程中圖像分割引入的偏差將是本文的研究重點(diǎn)。本文對(duì)PET圖像的部分容積效應(yīng)的成因及其校正方法進(jìn)行了深入的研究,提出了兩種校正方法,總結(jié)如下：1.提出了一種基于全變分正則化去卷積的PET部分容積校正方法。針對(duì)PET部分容積效應(yīng)圖像活度衰減、邊緣模糊特點(diǎn)和傳統(tǒng)的迭代去卷積算法(如VC和RL)在校正過程中引入高水平噪聲問題,本文結(jié)合全變分(Total Variation, TV)能夠在保持圖像邊緣的同時(shí)取得良好去噪效果的優(yōu)越特性,將其引入到圖像退化模型中,提出基于全變分正則化的VC和RL去卷積方法,在本文中寫為VC-TV和RL-TV。為了驗(yàn)證方法的有效性,我們將提出的方法分別應(yīng)用于NCAT仿真數(shù)據(jù)、NEMA NU4-2008 IQ物理體模和腫瘤小鼠數(shù)據(jù)(采用西門子小動(dòng)物Inveon PET掃描得到),分別結(jié)合圖像視覺效果以及圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)準(zhǔn)則(恢復(fù)系數(shù),標(biāo)準(zhǔn)方差等)對(duì)校正結(jié)果進(jìn)行比較。最終結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)VC和RL去卷積方法,本文提出方法在實(shí)驗(yàn)中校正圖像的活度增加,有明顯的去噪和邊緣保持效果,取得了良好的校正效果。此外,去卷積方法會(huì)改變圖像噪聲分布,而噪聲分布對(duì)于腫瘤識(shí)別和探測(cè)具有重要影響。我們利用基于探測(cè)任務(wù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)白化匹配濾波器(Prewhitened Matched Filter, PWMF)和非預(yù)白化匹配濾波器(Non-prewhitened Matched Filter, NPWMF),在針對(duì)Siemenz biograph HR臨床機(jī)型數(shù)據(jù)參數(shù)下,探討不同去卷積方法對(duì)腫瘤的探測(cè)情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在NPWMF情況下,提出的RL-TV和VC-TV方法并沒有對(duì)病灶的探測(cè)和識(shí)別有加強(qiáng)效果,其探測(cè)效率隨著PSF增大而退化。只有當(dāng)在PWMF情況下,除去了噪聲間的相關(guān)性影響,RL-TV和VC-TV才會(huì)提高病灶的識(shí)別和探測(cè)效果。2.提出一種基于解剖信息引導(dǎo)的像素水平PET部分容積校正方法�；诮陙砼d起的在PET部分容積校正中引入解剖先驗(yàn)的研究,提出一種基于解剖信息(如MR圖像信息)的像素水平的PET部分容積校正方法,該方法不需對(duì)MR圖像進(jìn)行分割,將MR圖像作為邊緣保持平滑收斂先驗(yàn)信息,引入貝葉斯去卷積框架中,采用最速下降法進(jìn)行迭代運(yùn)算,最終得到校正PET圖像。提出的方法分別應(yīng)用于仿真數(shù)據(jù)、Hofman腦體模數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效改善PET圖像的量化水平,為臨床提供精確的定量診斷。
【學(xué)位單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：R817;TP391.41
【部分圖文】：

分辨率也較低，且數(shù)據(jù)重組時(shí)要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算。盡管如此，因?yàn)椋常牟杉??比２Ｄ采集時(shí)ＰＥＴ探測(cè)數(shù)據(jù)的敏感性提高巧Ｉ１８倍，所Ｗ犯數(shù)據(jù)采集方式逐漸代替??了?２Ｄ采集方式。圖２－３所示為２Ｄ模式和３Ｄ模式的采集方式。??總的來說，ＰＥＴ有兩種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，分為直方圖格式（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?ｍｏｄｅ）??和列表格式（ｌｉｓｔ?ｍｏｄｅ）。直方圖格式即傳統(tǒng)的弦圖（ｓｉｎｏｇｒａｍ）存儲(chǔ)格式，過??程思路是對(duì)探測(cè)到的符合事件計(jì)數(shù)按照角度和位置甜列的次序進(jìn)行存儲(chǔ)，形成??二維的正弦圖。如圖２－４所示，／／是成像物體的衰減系數(shù)，Ｌ１和Ｌ２代表圖示中兩??個(gè)光子在響應(yīng)線上的行進(jìn)路徑。圖中正弦圖的每一行是線積分，每一列為距探??測(cè)器中屯、的距離。成像物體中的一個(gè)點(diǎn)最終的軌跡與正弦波曲線相似，所ｙ？這??個(gè)二維矩陣被稱為ｓｉｎｏｇｒａｍ。??７??

列表模式（ｌｉｓｔ?ｍｏｄｅ）數(shù)據(jù)是流式結(jié)構(gòu)，即按照一個(gè)事件（ｅｖｅｎｔ）?—個(gè)事件??的存儲(chǔ)，而每一個(gè)事件又包含了一對(duì)光子的時(shí)間、能量、位置等信息。Ｌｉｓｔ－ｍｏｄｅ??數(shù)據(jù)可將這些信息都存儲(chǔ)，其直觀表示如圖２－５所示。因?yàn)椋欤椋螅簦恚铮洌鍞?shù)據(jù)存??儲(chǔ)有時(shí)間數(shù)據(jù)，所Ｗ可利用它進(jìn)行圖像實(shí)時(shí)重建。此外，采用ｌｉｓｔ－ｍｏｄｅ數(shù)據(jù)??對(duì)ｔｉｍｅ－ｏｆ－ｆｌｉｇｈｔ?（ＴＯＦ）?ＰＥＴ的研究有重要意義。提出的ＴＯＦ技術(shù)對(duì)提高ＰＥＴ圖??像空間分辨率，減少圖像偽影等有重要影響ｐｇ’ｗｉ，而傳統(tǒng)的弦圖數(shù)據(jù)無法具體給??出光子在ＬＯＲ線的位置，無法實(shí)現(xiàn)ＴＯＦ重建。相反，ｌｉｓｔ－ｍｏｄｅ數(shù)據(jù)可一個(gè)一??、、廣＋ｅ＋＝２ｆ??／?、?Ｓｍｏｇｉ＾ｎｎ??／?八?Ｉ??Ｉ?Ｄｅｔｅｃｔｏｒ?／??Ｉ?血ｇ?（?］＼?Ｉ??Ｖ?＼?／＊?：?／?ｉＸ?．?ｍ＾ｅｎ．?ｃｏｕｎｔ＿＾??＼?ｖｉｙ?叫＾－??／?ｂｍ??圖２－４?ＰＥ巧玄圖數(shù)據(jù)的獲取和排列??Ｆｉｇ．?２－４?Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ａｎｄ?ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?ｏｆ?２Ｄ?ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ?ｄａｔａ?ｉｎ?ＰＥＴ??８??

（ａ）?２Ｄ采集?腳犯采集??圖２－３?２Ｄ采集和犯采集方式。（ａ）?２Ｄ采集；腳犯采集??Ｆｉｇ．２－３?２Ｄ?ａｎｄ?３Ｄ?ＰＥＴ?ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ，?（ａ）?２Ｄ?ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ；?（ｂ）?３Ｄ?ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ．??列表模式（ｌｉｓｔ?ｍｏｄｅ）數(shù)據(jù)是流式結(jié)構(gòu)，即按照一個(gè)事件（ｅｖｅｎｔ）?—個(gè)事件??的存儲(chǔ)，而每一個(gè)事件又包含了一對(duì)光子的時(shí)間、能量、位置等信息。Ｌｉｓｔ－ｍｏｄｅ??數(shù)據(jù)可將這些信息都存儲(chǔ)，其直觀表示如圖２－５所示。因?yàn)椋欤椋螅簦恚铮洌鍞?shù)據(jù)存??儲(chǔ)有時(shí)間數(shù)據(jù)，所Ｗ可利用它進(jìn)行圖像實(shí)時(shí)重建。此外，采用ｌｉｓｔ－ｍｏｄｅ數(shù)據(jù)??對(duì)ｔｉｍｅ－ｏｆ－ｆｌｉｇｈｔ?（ＴＯＦ）?ＰＥＴ的研究有重要意義。提出的ＴＯＦ技術(shù)對(duì)提高ＰＥＴ圖??像空間分辨率，減少圖像偽影等有重要影響ｐｇ’ｗｉ，而傳統(tǒng)的弦圖數(shù)據(jù)無法具體給??出光子在ＬＯＲ線的位置，無法實(shí)現(xiàn)ＴＯＦ重建。相反，ｌｉｓｔ－ｍｏｄｅ數(shù)據(jù)可一個(gè)一??、、廣＋ｅ＋＝２ｆ??／?、?Ｓｍｏｇｉ＾ｎｎ??／?八?Ｉ
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 王榮福;李險(xiǎn)峰;張春麗;;PET/CT的新進(jìn)展及臨床應(yīng)用[J];中國(guó)醫(yī)療器械信息;2007年07期

本文編號(hào)：2836261