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文檔簡介
1、發(fā)射斷層成像(Emission Computed Tomography,ECT)可分為正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emission Tomography,PET)和單光子發(fā)射斷層成像(Single PhotonEmission Computed Tomography,SPECT)兩大類,它借助放射性核素標(biāo)記的示蹤劑藥物在生物體內(nèi)參與代謝的過程,記錄放射性核素發(fā)生衰變產(chǎn)生的γ光子,能夠顯示人體正常和病變器官的代謝變化,其數(shù)據(jù)和圖
2、像的準(zhǔn)確程度,對于疾病的診斷和基本生命過程的認(rèn)知與了解都至關(guān)重要。
隨著現(xiàn)代ECT掃描儀全3D采集模式的普及,大大提高了系統(tǒng)的靈敏度,縮短了采集時間,但是由此帶來的散射光子、視野外光子、探測器數(shù)目的增加及效率的改變、采集數(shù)據(jù)的復(fù)雜化等將大大影響全3D采集模式的效率,因此必須提出針對全3D采集模式的數(shù)據(jù)校正方法及新的適應(yīng)性更強(qiáng)的魯棒重建算法。
本文針對上述問題,基于隨機(jī)優(yōu)化理論開展3D ECT的數(shù)據(jù)校正及圖像重
3、建的相關(guān)工作。隨機(jī)優(yōu)化理論的應(yīng)用主要有兩種形式:1、通過蒙特卡羅模擬的優(yōu)化求解;2、求解問題過程中優(yōu)化處理系統(tǒng)噪聲。本文中第一種蒙特卡羅模擬的優(yōu)化求解形式用于3DECT的數(shù)據(jù)校正,第二種優(yōu)化處理噪聲的形式用于狀態(tài)空間描述下的ECT圖像重建。本文的主要內(nèi)容及貢獻(xiàn)如下:
1.作為數(shù)據(jù)校正的基礎(chǔ),本文首先參照全身用PET掃描儀性能測試的國際標(biāo)準(zhǔn)完成了對中國大陸首臺小動物PET掃描儀的全面性能測試,詳細(xì)的給出了空間分辨率、靈敏度、
4、散射分?jǐn)?shù)、圖像質(zhì)量等的測試方法及測試結(jié)果,為后續(xù)工作的開展奠定了基礎(chǔ)并為國內(nèi)相關(guān)研究工作提供了參照。
2.利用蒙特卡羅模擬對全身用全3D PET掃描儀和含有鎢擋板的2D/3D小動物用PET掃描儀進(jìn)行建模,對PET系統(tǒng)進(jìn)行散射特性分析,系統(tǒng)的分析了3D采集條件下正電子發(fā)射斷層成像儀的散射分?jǐn)?shù)、散射分布、多次散射、視野外散射四個主要方面和2D采集條件下?lián)醢鍖ι⑸浞謹(jǐn)?shù)和散射分布的影響。
3.以單散射模擬法(Sing
5、le Scatter Simulation,SSS)為基礎(chǔ),利用基于蒙特卡羅模擬直接估計散射分布的方法來進(jìn)行全3D PET的散射校正。針對全3D散射校正中的兩個難點(diǎn)(特別是大體模實(shí)驗(yàn)中):多次散射光子和軸向視野外光子,根據(jù)蒙特卡羅散射特性分析的結(jié)果,提出了新的統(tǒng)一化方法(Scale Method),實(shí)現(xiàn)了更為精確的散射校正,并已將其應(yīng)用于實(shí)際的全身用全3D PET掃描儀上。
4.在已有的狀態(tài)空間圖像重建框架的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步
6、推廣了可以用于魯棒圖像重建的算法,并且考慮到實(shí)際采集過程中系統(tǒng)概率矩陣和采集數(shù)據(jù)中的不確定性因素,引入了不確定性懲罰加權(quán)的最小二乘估計,開辟了在重建過程中考慮系統(tǒng)不確定性的新思路。
5.利用魯棒的無味卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)框架來求解衰減系數(shù)和放射性濃度同時估計的問題。兩步迭代的濾波順序地用于估計放射性濃度分布和衰減系數(shù)分布。UKF相對于傳統(tǒng)的求解方法也能更好的處理系統(tǒng)噪聲、測量
7、數(shù)據(jù)噪聲和建模的誤差。本方法為ECT放射性濃度和衰減系數(shù)的同時估計提供了一種新的實(shí)用的方法。
6.本文首次建立了同時估計多示蹤劑放射性濃度分布的動態(tài)PET重建框架。使用狀態(tài)空間理論建模了多次注射、單次掃描的過程,使用多示蹤劑的平行房室模型作為狀態(tài)空間體系的狀態(tài)方程,同時將復(fù)合的光子采集過程作為系統(tǒng)的測量方程,從而將重建問題變?yōu)榱藸顟B(tài)空間體系下的狀態(tài)估計問題,最后應(yīng)用H∞濾波來做系統(tǒng)的魯棒估計。本方法首次實(shí)現(xiàn)了多示蹤劑放射性
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