基于低秩稀疏分解的心肌灌注動態(tài)PET圖像恢復(fù)
發(fā)布時間:2017-09-25 13:03
本文關(guān)鍵詞:基于低秩稀疏分解的心肌灌注動態(tài)PET圖像恢復(fù)
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【摘要】:正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emission Tomography),簡稱PET,是核醫(yī)學成像領(lǐng)域發(fā)展的一項新技術(shù),是高水平影像診斷的重要標志。PET通過向患者體內(nèi)注射標記有放射性核素的生物分子作為示蹤劑,隨后在有效視野內(nèi)進行活體顯像,獲取患者體內(nèi)的示蹤劑活度分布圖像,實現(xiàn)對代謝過程和生理變化的定量分析。相比于靜態(tài)PET成像,動態(tài)PET成像可提供連續(xù)時間點上的示蹤劑分布圖像,揭示了示蹤劑活度隨時間的變化規(guī)律。通過后期對動態(tài)PET序列圖像應(yīng)用動力學模型,可進一步獲取組織器官的功能參數(shù),如局部血液流量、新陳代謝速度和物質(zhì)轉(zhuǎn)運速率等,從而在分子水平上對患者體內(nèi)代謝功能狀態(tài)進行描述,具有更為豐富的臨床意義。目前,動態(tài)PET成像在心腦血管疾病診斷、癌癥病情分期及相關(guān)病理研究等方面均發(fā)揮了非常重要的作用。其中,作為心肌灌注顯像的掃描方式之一,動態(tài)PET成像的優(yōu)勢尤其明顯。心肌灌注顯像(Myocardial Perfusion Imaging, MPI)作為一種檢測心肌缺血的非侵入檢查方式,具備技術(shù)簡單、易實現(xiàn)、無創(chuàng)傷等特點,是診斷冠心病首選的無創(chuàng)性檢查手段。心肌灌注顯像同樣利用了放射性示蹤劑技術(shù),示蹤劑隨著血液流動到達心肌組織,被有活性的心肌細胞攝取,而病變的心肌細胞無法攝取,造成心肌組織的示蹤劑攝取量存在差異,通過PET掃描可獲取特定條件下的心肌血流灌注影像。根據(jù)重建的示蹤劑活度分布圖像可直接判斷患者是否存在心肌缺血的情況,了解患者心肌缺血的范圍和程度,實現(xiàn)冠心病診斷、療效評價以及預(yù)后判斷等目的。目前來說,心肌灌注顯像可采用單光子發(fā)射斷層成像(Single Photon Emission Tomography, SPECT)和正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emission Tomography, PET)兩種掃描方式實現(xiàn)。對于SPECT掃描方式,由于探測技術(shù)和成像機制的限制,其提供的定性或半定量結(jié)果遠不能滿足當前診斷需求,因此臨床上較少應(yīng)用MP-SPECT掃描。而心肌灌注動態(tài)PET顯像(MP-PET)可提供時間軸上心肌組織對示蹤劑的攝取變化信息,應(yīng)用動力學模型可獲取患者體內(nèi)的示蹤劑傳輸效率K1,冠狀動脈血流儲備(Coronary Flow Reserve, CFR)以及心肌血流量(Myocardial Blood Flow, MBF)等絕對定量參數(shù),為冠心病的鑒別診斷、療效觀察以及后期的治療決策提供準確可靠依據(jù),具有廣泛的應(yīng)用價值及重要的臨床意義。然而,在MP-PET動態(tài)掃描過程中,為了達到一定的時間分辨率,需要在某個時間段內(nèi)獲取連續(xù)時間點的示蹤劑活度分布圖像。這將導(dǎo)致單個時間幀的掃描時間極短,光子計數(shù)極少,從而影響單幀PET重建圖像質(zhì)量。在MP-PET I臨床應(yīng)用中,直接用單幀投影數(shù)據(jù)重建得到的單幀PET圖像受噪聲影響極大,圖像質(zhì)量嚴重退化,這給圖像后期定量分析的準確性和可靠性帶來一定影響,也在一定程度上限制了MP-PET的臨床應(yīng)用。因此,在現(xiàn)有硬件條件與掃描協(xié)議下,如何克服低光子計數(shù)問題獲取優(yōu)質(zhì)的PET圖像一直是PET成像技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點。傳統(tǒng)的PET圖像重建方法采用依次對單幀投影數(shù)據(jù)應(yīng)用最大似然-期望最大重建算法(Maximum-Likelihood Exception-Maximum, MLEM)t然而,MLEM重建受有限光子計數(shù)影響,噪聲水平顯著提高,圖像質(zhì)量嚴重退化。針對該問題,目前主要有兩種解決方法:(1)引入先驗的圖像重建策略;(2)圖像恢復(fù)技術(shù)。針對第一種解決方法,有學者在傳統(tǒng)的重建模型中引入相關(guān)先驗信息達到提升圖像質(zhì)量的目的。但如何選擇合理的先驗?zāi)P鸵彩且粋復(fù)雜的問題。也有學者提出在重建過程中引入動態(tài)PET序列圖像的時空相關(guān)性,如4D重建,從而降低圖像噪聲水平,提高重建圖像質(zhì)量。然而,4D重建算法的優(yōu)化和計算極其復(fù)雜,較高的時間代價導(dǎo)致該重建策略并不適合應(yīng)用于臨床。與此相對,原理簡單、易于實現(xiàn)的圖像恢復(fù)技術(shù)更為臨床上廣泛采用。圖像恢復(fù)技術(shù)是指在圖像域里對重建的PET噪聲圖像進行恢復(fù),圖像重建算法可以是MLEM算法或OSEM (Ordered-Subset Exception-Maximum)算法。最為簡單的圖像恢復(fù)技術(shù)為高斯濾波,其濾波核在空間上是移不變的,無法保持組織結(jié)構(gòu)的邊緣細節(jié)信息,因此容易導(dǎo)致圖像的模糊效應(yīng)。對于邊緣保持濾波或非局部均值濾波等方法,其恢復(fù)效果更多的依賴于濾波過程中超參數(shù)的選取,而如何選取參數(shù)目前仍是一個公開的問題。引入CT/MRI解剖信息的PET圖像恢復(fù)方法受PET圖像與解剖圖像之間匹配程度的影響較大,要求患者在兩次掃描過程中不能存在明顯的運動幅度,實施難度較大。另外一種較為主流的動態(tài)PET圖像恢復(fù)策略HYPR考慮了合成圖像的特性,利用合成圖像的高信噪比改善時間序列圖像的信噪比。HYPR策略要求序列圖像之間的空間位置必須一一對應(yīng)。上述幾種圖像恢復(fù)方法主要針對二維圖像濾波,即依次對單幀PET圖像進行恢復(fù)。由于未考慮到動態(tài)序列中圖像與圖像間存在的關(guān)聯(lián),因此用于動態(tài)PET圖像恢復(fù)并不十分合適,恢復(fù)效果有限。鑒于此,有學者提出基于稀疏特性的圖像恢復(fù)技術(shù),如引入總變分正則化項的圖像恢復(fù)算法或是基于小波分解的圖像恢復(fù)方法。相比于單個時間幀的濾波方法,基于稀疏特性的圖像恢復(fù)方法明顯表現(xiàn)更優(yōu)。目前來說,針對心肌灌注動態(tài)PET圖像恢復(fù)的研究較少,臨床上通常采用傳統(tǒng)的圖像恢復(fù)技術(shù)進行恢復(fù),尚無專用于心肌灌注動態(tài)PET圖像的恢復(fù)方法。然而,由于心肌灌注掃描區(qū)域的特殊性,傳統(tǒng)的圖像恢復(fù)方法并不完全適用?紤]到心肌灌注動態(tài)PET圖像的特點,本文重點開展基于心肌灌注動態(tài)PET特性的圖像恢復(fù)模型研究工作,并開展心肌灌注動態(tài)PET圖像分析與評價指標的研究,主要包括:1、基于不同評價指標分析心肌灌注動態(tài)PET圖像的恢復(fù)效果;2、應(yīng)用動力學模型對動力學參數(shù)進行擬合估計并評價準確性。本文在經(jīng)典評價指標的基礎(chǔ)上利用靶心圖進行更為全面的評估。靶心圖,又稱為牛眼圖,作為一種心肌斷層圖像的定量分析方法,可定量評估心肌活力和心肌缺血程度,作為心肌灌注動態(tài)PET圖像的評價指標更具針對性。因此,利用靶心圖對心肌灌注動態(tài)PET圖像及動力學參數(shù)圖像(如K1參數(shù)圖,k2參數(shù)圖)進行評價更為全面直觀。歸納起來,本文的主要工作有:(1)針對心肌灌注動態(tài)PET圖像特點,提出基于低秩稀疏分解的心肌灌注動態(tài)PET圖像恢復(fù)算法。由于動態(tài)PET序列圖像不同時間幀的圖像活度變化將導(dǎo)致圖像噪聲的變化,使得動態(tài)PET圖像的噪聲分布變得更為復(fù)雜,因此針對單幀圖像的圖像恢復(fù)方法難以應(yīng)用于整個動態(tài)PET序列圖像。本文從矩陣的觀點出發(fā),將心肌灌注動態(tài)PET圖像恢復(fù)問題作為一個矩陣恢復(fù)問題。矩陣的行對應(yīng)單個像素點的時間活度曲線(Time Activity Curve, TAC),矩陣的列對應(yīng)單個時間幀的PET圖像。結(jié)合心肌灌注PET顯像獨有的特點及低秩稀疏分解理論,該矩陣可以分解為兩個矩陣的疊加:第一個矩陣表示示蹤劑緩慢變化的區(qū)域,也稱為背景區(qū)域(如肌肉和肺區(qū));第二個矩陣表示示蹤劑快速變化的區(qū)域,也稱為目標區(qū)域(如心肌組織和血池)。相比于背景區(qū)域,目標區(qū)域的幀間活度變化更為明顯。連續(xù)的序列圖像之間具有高度相關(guān)的冗余信息,因此圖像矩陣具有低秩性。而在序列圖像的某些區(qū)域,由于含有血流灌注信息因此具有稀疏性。也就是說,上述背景區(qū)域和目標區(qū)域分別滿足矩陣的低秩特性和稀疏特性。鑒于此,本文將低秩稀疏分解引入到PET圖像恢復(fù)模型,具體研究包括:1、基于低秩稀疏分解的心肌灌注動態(tài)PET圖像恢復(fù)模型的構(gòu)建及優(yōu)化求解;2、評估本文所提恢復(fù)模型的可行性和有效性。實驗結(jié)果表明,基于本文恢復(fù)模型的動態(tài)PET恢復(fù)圖像噪聲水平大幅度降低,組織結(jié)構(gòu)清晰可見,展示了較為優(yōu)質(zhì)的恢復(fù)效果。(2)對心肌灌注動態(tài)PET圖像進行動力學參數(shù)的擬合估計,并以靶心圖作為評價指標進行恢復(fù)效果評估。鑒于動力學參數(shù)在臨床診斷上具有重大意義,本文設(shè)計實現(xiàn)Rb-82 MP PET心肌灌注成像仿真實驗,基于單房室模型、已知的血輸入函數(shù)和動力學參數(shù)K1、k2對心肌、肺區(qū)等組織的時間活度曲線進行仿真。在仿真圖像數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,根據(jù)恢復(fù)的動態(tài)PET圖像,提取感興趣區(qū)(如心肌組織)的時間活度曲線。本文采用經(jīng)典的動力學參數(shù)估計方法——加權(quán)最小二乘估計對感興趣區(qū)動力學參數(shù)K1,k2進行擬合估計,并以靶心圖作為評價指標評估動力學參數(shù)估計的準確性,從而驗證本文恢復(fù)模型的可靠性。最終結(jié)果表明,基于本文恢復(fù)模型的動態(tài)PET恢復(fù)圖像能對動力學參數(shù)進行較好的擬合估計,可為臨床醫(yī)生的診斷提供更為精確的定量參數(shù)依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】:PET成像 心肌灌注顯像 低秩稀疏分解 圖像恢復(fù) 動力學參數(shù)
【學位授予單位】:南方醫(yī)科大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP391.41;R817.4
【目錄】:
- 摘要3-7
- ABSTRACT7-15
- 第一章 緒論15-20
- 1.1 PET簡介15-16
- 1.2 研究背景以意義16-18
- 1.3 本文研究工作及組織結(jié)構(gòu)18-20
- 第二章 PET成像原理與方法20-32
- 2.1 PET成像基本原理20-21
- 2.2 PET結(jié)構(gòu)的組成與數(shù)據(jù)獲取21-25
- 2.2.1 PET結(jié)構(gòu)的組成21-22
- 2.2.2 PET數(shù)據(jù)的獲取22-23
- 2.2.3 PET數(shù)據(jù)的校正23-25
- 2.3 靜態(tài)/動態(tài)成像25-26
- 2.4 PET圖像重建算法26-29
- 2.5 PET圖像降噪方法29-31
- 2.5.1 高斯濾波29
- 2.5.2 HYPR29-30
- 2.5.3 基于稀疏特性的圖像恢復(fù)方法30-31
- 2.6 本章小結(jié)31-32
- 第三章 動力學模型與靶心圖32-39
- 3.1 房室模型32-34
- 3.1.1 動力學參數(shù)估計33-34
- 3.2 靶心圖34-38
- 3.2.1 17節(jié)段靶心圖34-35
- 3.2.2 靶心圖的制作35-38
- 3.3 本章小結(jié)38-39
- 第四章 基于低秩稀疏分解的動態(tài)PET圖像恢復(fù)算法39-64
- 4.1 本章引言39-40
- 4.2 方法40-46
- 4.2.1 低秩稀疏分解40-42
- 4.2.2 圖像恢復(fù)模型的構(gòu)建42-44
- 4.2.3 模型優(yōu)化44-46
- 4.3 實驗設(shè)計46-50
- 4.3.1 實驗數(shù)據(jù)的獲取46-49
- 4.3.2 對照方法49
- 4.3.3 評價指標49-50
- 4.4 結(jié)果50-62
- 4.4.1 參數(shù)選擇50-52
- 4.4.2 計算機仿真實驗與分析52-60
- 4.4.3 臨床數(shù)據(jù)實驗與分析60-62
- 4.5 討論與小結(jié)62-64
- 第五章 總結(jié)與展望64-66
- 5.1 本文工作總結(jié)64-65
- 5.2 未來展望65-66
- 參考文獻66-72
- 碩士期間學術(shù)成果72-73
- 致謝73-74
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1 張?zhí)N婉;劉洋;黃靜;曾棟;邊兆英;張華;馬建華;;正常劑量掃描導(dǎo)引的低劑量心血管CT造影圖像恢復(fù)[J];南方醫(yī)科大學學報;2013年09期
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1 王守覺;謝美芬;曹文明;;圖像恢復(fù)的一種新方法[A];2006中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2006年
2 管永紅;王潤生;施將君;;多底片圖像恢復(fù)技術(shù)研究[A];第十四屆全國圖象圖形學學術(shù)會議論文集[C];2008年
3 柳建軍;肖庭延;王U,
本文編號:917483
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