2008 Fiscal Year Annual Research Report
先見情報を利用した画像再構成理論の構築とPETへの適用
Project/Area Number |
08J08222
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Research Institution | University of Tsukuba |
Principal Investigator |
小林 哲哉 University of Tsukuba, 大学院・システム情報工学研究科, 特別研究員(DC1)
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Keywords | PET / 画像再構成 / MAP推定 / 先見情報 / 計算機支援診断 |
Research Abstract |
核医学診断技術であるPET(陽電子放出断層撮影法)では,最尤推定に基づく統計的画像再構成法の導入により画質が改善したが,測定データの統計誤差が大きいため,画質は依然として低い.本研究ではPET画像の大幅な画質改善を目指し,最大事後確率(MAP)推定に基づく新しい画像再構成法を開発する.MAP法に限らず従来の画像再構成法は患者体内の放射性薬剤分布を1つの画像により表現し,その画像を直接推定するのに対し,提案手法では薬剤分布を患者の正常時の画像(背景画像)と局所的病変の写った画像(スポット画像)の和により表現し,背景画像とスポット画像を別々に且つ同時に推定する.このような体内の正常部位と病変部位を別々に再構成する手法はこれまでに提案されておらず,PET画像再構成に対する革新的なアプローチである.結果的に提案手法では,計算機が実行する画像再構成と医師が担う病変検出の2つの処理を,計算機が単一のアルゴリズムに従って統一的に実行するため,画像再構成と同時に異常な薬剤集積部位を病変候補として検出することを可能にする.統計的推定に基づき得られる画像は何らかのコスト関数を最小化するパラメータであるため,本年度は提案手法におけるコスト関数およびその最小化アルゴリズムを開発した.コスト関数には背景画像が非常に滑らかであること,スポット画像がスパース(疎)であることを先見情報として組み入れ,両画像を別々に且つ安定に求められるようにした.計算機シミュレーション実験により提案手法が病変をうまく検出すること,また,既存手法と比較して非常に優れた画質性能を有することを確認した.
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Research Products
(3 results)