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PET-MR不一致性对核图像重建方法的影响

DOI：10.1109/TRPMS.2018.2884176 期刊：IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 解剖学驱动的图像重建算法在正电子发射断层扫描（PET）中已广泛应用，这类算法能提升图像分辨率与定量准确性。本研究探讨了PET图像中高活性区与低活性区存在MR与PET空间不一致性的影响，重点分析了机器学习中的核方法——特别是混合核化期望最大化算法（HKEM）。实验数据来自Jaszczak模体及西门子Biograph mMR设备采集的患者影像。结果表明：即使微小位移也会导致活度浓度显著变化。总体而言，PET-MR空间失配会引发部分容积效应，具体表现为低活性区的"溢入"现象与高活性区的"溢出"效应。采用传统核期望最大化算法（KEM）时，低活性区最大变化率达100%，高活性病灶为10%；而HKEM对应数值分别为37%和8%。本研究表明：在核方法中引入PET信息可增强空间失配情况下的重建灵活性，但为避免伪影、模糊及偏差，必须确保精确配准并选择合适的MR图像构建核函数。
作者： Daniel Deidda，Nicolas Karakatsanis，Philip M. Robson，Nikos Efthimiou，Zahi A. Fayad，Robert G. Aykroyd，Charalampos Tsoumpas
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究PET图像中热点和冷点区域MR与PET图像之间的空间不一致性对机器学习核方法（特别是混合核化期望最大化算法HKEM）的影响。

研究成果

研究结果表明，在核函数中加入PET信息能增强空间不一致情况下重建的灵活性。精确配准并选择合适的MR图像对避免伪影和偏差至关重要?；旌虾朔椒ㄔ诖鞵ET-MR不一致性方面比非混合方法表现更优。

研究不足

该研究强调了为避免伪影、模糊和偏差，在创建核函数时需确保MR图像配准准确并选择合适的MR图像的重要性。同时指出，当MR与PET图像存在空间不一致时，解剖学驱动的核方法存在局限性。

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