成 26 度 核医学領域 け 逐 近似画像再構成法 倉敷中央病院放射線技術部九州大学大学院医学系学府 松 紀和
核医学領域 け 逐 近似画像再構成法 核医学 用い 逐 近似画像再構成法 逐 近似画像再構成法 特徴 問題点
核医学領域 け 逐 近似画像再構成法 核医学 用い 逐 近似画像再構成法 逐 近似画像再構成法 特徴 問題点
逐 近似画像再構成法 基本 初期値を仮定し 画像を推定 初期画像推定データ収集データ 投影データ 推定 比較 更新 新た 推定さ た投影データ 作成 推定したデータを更新 最終画像 逆投影 必要 iteration 回数 40-60
逐 近似画像再構成法 基本 推定データ 投影データ 比較 逐 近似画像再構成 式を簡単 表現 X(n+1) = X(n)* 収集さ た投影データ 計算 ( 推定 ) さ た投影データ 割 算を用い 値を推定 手法 * 最 2 乗値を求 方法 あ
逐 近似画像再構成 概念 投影データ 1 12 15 26 x 1 x 2 x 3 9 投影データ 1 x 1 +x 4 +x 7 =12 x 2 +x 5 +x 8 =15 x 3 +x 6 +x 9 =26 9 個 未知数 対し 6 個 連立方程式 x 4 x 5 x 6 30 x 7 x 8 x 9 26 投影データ 2 投影データ 2 x 1 +x 2 +x 3 =9 x 4 +x 5 +x 6 =30 x 7 +x 8 +x 9 =26 初期値を仮定し繰 返し解く
逐 近似画像再構成をやっ 3 3 3 24 30 36 計算さ た投影データ 実測した投影データ 1 1 1 12 3 未知数 対し 初期値 1 を仮定 検出確率 Xj(n+1) = Xj(n) Σ(Yi*Aij / Zi(n)) ここ 投影数 逆数 1 1 1 30 3 1 1 1 48 3 x 1 (1) = 1 x { (24x0.5/3 + 12x0.5/3)} = 6 x 2 (1) = 1 x { (30x0.5/3 + 12x0.5/3)} = 7 x 3 (1) = 1 x { (36x0.5/3 + 12x0.5/3)} = 8 x 8 (1) = 1 x { (30x0.5/3 + 48x0.5/3)} = 13 x 9 (1) = 1 x { (36x0.5/3 + 48x0.5/3)} = 14 実測した投影データ 計算さ た投影データ 逐 近似 1 回目 6 7 8 9 10 11 12 13 14
逐 近似画像再構成をやっ 27 30 33 24 30 36 計算さ た投影データ 実測した投影データ 6 7 8 12 21 9 10 11 30 30 x 1 (2) = 6 x { (24x0.5/27 + 12x0.5/21)} = 4.4 x 2 (2) = 7 x { (30x0.5/30 + 12x0.5/21)} = 5.5 x 3 (2) = 8 x { (36x0.5/33 + 12x0.5/21)} = 6.6 x 9 (2) = 14 x { (36x0.5/33 + 48x0.5/39)} = 16.2 12 13 14 48 39 逐 近似 2 回目 4.4 5.5 6.6 8.5 10.0 11.5 12.7 14.5 16.2 逐 近似 3 回目 3.6 4.7 5.9 8.2 10.0 12.0 13.5 15.6 17.2
逐 近似画像再構成 概念 逐 近似 5 回 3.1 4.2 5.3 8.0 10.0 12.0 13.9 16.0 18.0 回答 2 4 6 8 10 12 14 16 18 逐 近似画像再構成 投影データ っ しい値を推定 方法
核医学 用い 逐 近似画像再構成法 ML-EM 法 OS-EM 法 MAP 法 RAMLA 法 DRAMA 法 全投影データ 再構成画像を推定 方法 投影データを ループ 分け推定さ こ ML-EM 法を高速化さ た方法 ML-EM 法 雑音 対 拘束条件 あ 先験確率を加えた方法 ML-EM 法 緩和係数を 入し, 画像 拡散を制御 RAMLA 法 緩和係数を制御した方法
1 1 2 2 代表的 逐 近似画像再構成 ML-EM 法 OS-EM 法 ML-EM 法 1 OS-EM 法 1 1 1 投影データを使っ 計算 投影データを分割し 計算 (subset 数 分割 )
Subset Iteration 関係 Subset 1 (ML-EM) Subset 5 Subset 10 Iteration 1 Iteration 5 Iteration 10 Iteration 25 Iteration 30 計算時間 長く
Subset Iteration 関係 Subset1 不 Iteration90 (1subset=90view) Subset3 不 Iteration30 (1subset=30view) Subset9 不 Iteration10 (1subset=10view) Subset15 不 Iteration6 (1subset=6view) Subset30 不 Iteration3 (1subset=3view) Subset90 不 Iteration1 (1subset=1view)
核医学領域 け 逐 近似画像再構成法 核医学 用い 逐 近似画像再構成法 逐 近似画像再構成法 特徴 問題点
逐 近似画像再構成 特徴 ノイズ特性 優 い 高信号領域 ーチフ トを軽減 測定系 起こ 物理現象 補正を組 込 こ
逐 近似画像再構成 特徴 ノイズ特性 優 い FBP OSEM (PET)
逐 近似画像再構成 特徴 ㆯカウント 画像再構成 可能 FBP( 撮像時間 :20 分 ) OSEM( 撮像時間 :10 分 ) (SPECT)
逐 近似画像再構成 特徴 Half time acquisition (SPECT) (A) full time acquisition reconstructed with OSEM without AC (B) half time acquisition reconstructed with OSEM and RR without AC Iftikhar Ali et al, J Nucl Med 2009; 50:554 562.
逐 近似画像再構成 特徴 Half-time Half-dose A B (SPECT) (A) full dose acquisition with OSEM (B) half dose acquisition with OSEM and RR DePuey, E. Gordon, et al. Journal of Nuclear Cardiology 18.2 (2011): 273-280.
逐 近似画像再構成 特徴 高信号領域 ーチフ ト 軽減さ FBP OSEM (SPECT)
逐 近似画像再構成 特徴 物理現象 補正を組 込 こ 核医学 起 い 物理現象 吸収 ( 減弱 ) ー吸収や散乱 γ 線 計測さ い 散乱ー γ 線 方向 変わ, 無関係 ㆮ置 計測さ た, 計測さ い 空間分解能 劣化 ー幾何学的 要因 画像 ボ
逐 近似画像再構成 特徴 物理現象 補正を組 込 こ OSEM 散乱線 + 減弱補正 散乱線 + 減弱 + 分解能補正 (PET)
問題点
逐 近似画像再構成 問題 最適 再構成条件を求 理論 存在し い 計算回数 増加 伴い雑音 増加 収束速度 被写体 依存 機種依存性 あ 測定値 影響を ぼ
逐 近似画像再構成 問題 計算回数 増加 伴い雑音 増加 Iteration:1 Iteration:5 Iteration:15 Iteration:60 Iteration:200 (SPECT)
逐 近似画像再構成 問題 収束速度 被写体 依存 60mm 40mm 20mm 10mm 同一濃度 異 場合 (SPECT)
逐 近似画像再構成 問題 収束速度 被写体 依存 濃度 4 濃度 0 濃度 2 同一 濃度 異 場合 (SPECT)
逐 近似画像再構成 問題 機種依存性 あ 自作プロ ラム 画像再構成 Precedence Infinia Hawkeye SymbiaT6 SC+AC+RR Filter(-) メーカー プロ ラム 画像再構成 SC+AC+RR Filter(+) Astonish Evolution for Cardiac Flash-3D (SPECT) Tyler Hughes et al: A multi-center phantom study comparing image resolution from three state-of-the-art SPECT-CT systems. J Nucl Cardiol 2009.
逐 近似画像再構成 問題 機種依存性 あ 2D-OSEM (GMS5500) 2D-OSEM (GMS7700) Flash-3D 2D-OSEM (Xeleris) Evolution 2D-OSEM(Odyssey) Astonish Prominence Processor (SPECT) N.Matsutomo et al: Comparison of Several Commercial Ordered Subsets-Expectation Maximization Reconstruction Algorithms using Simulation Phantom. 2010 SNM Annual Meeting Scientific Abstracts, 401P.
逐 近似画像再構成 問題 測定値 影響を ぼ 11.3 3.4 11.2 4.8 10.9 5.1 10.7 5.3 2.4 2.6 2.8 3.0 Iteration:1 Iteration:3 Iteration:5 Iteration:10 (PET)
点 あ FBP OSEM FBP OSEM (PET) (SPECT)
核医学領域 け 逐 近似画像再構成法 必要ㄧ可 画像再構成法 核医学 特有 問題を解決 点 少 存在 投ㄨ量 ( 被曝線量 ) ㆯ減 期