PET画像動態解析の高精度化におけるくりこみ法及びノイズ除去法との比較(ポスター発表2,計算解剖モデルに基づく診断・治療支援,医用画像処理一般)

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タイトル別名
  • Comparison between a Renormalization Method for Linear Regression and a Bayes Method for Denoising with respect to Imoprovement of Dynamic PET Image Analysis

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抄録

脳PET受容体計測において,脳内の各位置における放射性リガンドの時間放射能曲線(tTAC)と動脈血漿中における時間放射能曲線とを併用することにより受容体解析が行われる.この解析精度に関してtTACのSN比が低いことが問題となり,解析精度が低下する.本稿では,解析精度向上のために,tTACが含むノイズをベイズ推定の枠組みを用いて除去する手法と解析に用いるLogan Graphical Analysisにくりこみ法を適用する手法の2つを提案する.これらの手法を用いたPET画像動態解析の精度を評価を行い,ノイズ除去の有効性を確認したので報告する.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1571698602812235136
  • NII論文ID
    110009821280
  • NII書誌ID
    AA11370335
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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