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講演抄録/キーワード
講演名 2012-07-19 15:40
ROI情報を活用するベイズ推定による動脈採血不要なPET画像動態データの雑音除去
小澤孝弘本谷秀堅名工大)・坂口和也北里大)・坂田宗之東京都健康長寿医療センター)・木村裕一放射線医学総研
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抄録 (和) 本稿では脳PET画像を用いた動態解析のためのベイズ推定に基づく組織時間放射能曲線(tTAC)の雑音除去法を提案する.この手法においては雑音を含むtTACが与えられた時,雑音が除去されたtTACの事後分布確率を得ることができる.tTACの雑音除去を行う際に動脈採血を必要としない手法が望まれている.そこで,過去の動脈採血により得られた動脈血漿中の放射能曲線(pTAC)の計測データベースを活用し,pTACの事前分布を導入する.薬剤の移動を表現するコンパートメントモデルとpTACを利用すればノイズを含まないtTACを人工的に生成することができ,それをtTACの事前分布とし活用し,tTACの事後分布を計算する.また,雑音除去の精度を向上させるために,ROI情報を利用する.本手法に基づくシミュレーション実験の結果,ROI情報を用いることで雑音除去されたtTACの残差二乗誤差は58%に減少した.以上より,提案法の妥当性が示唆された. 
(英) A Bayesian approach to de-noise tissue time activity curves (tTAC) is proposed in order to quantitatively visualize neuroreceptor density. Given the measurements, the method estimates the posterior probability distribution of the de-noised tTAC. No arterial blood sampling is required for the estimation. Instead, the prior probability distribution of the time activity curve in arterial plasma is used derived from population based clinical data set. A set of artificial noise-free tTACs is generated based on a compartment model for obtaining the prior distribution of the tTAC, and is used for the computation of the posterior distribution. In order to improve the confidence of the estimates, the method refers to the information of regions of interests (ROIs) in the measured PET images. The performance of the proposed method is demonstrated by the results of simulation experiments: The residual square error of the estimated tTAC was reduced about 58% by using the information of ROIs.
キーワード (和) PET画像 / 動態解析 / ノイズ除去 / ベイズ推定 / / / /  
(英) PET / kinetic analysis / noise reduction / Bayes estimation / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 142, MI2012-26, pp. 29-34, 2012年7月.
資料番号 MI2012-26 
発行日 2012-07-12 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2012-07-19 - 2012-07-20 
開催地(和) 山形大学 
開催地(英) Yamagata Univ. 
テーマ(和) 「脳機能計測の新展開」および一般 
テーマ(英) New paradigm of brain function measurement 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2012-07-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ROI情報を活用するベイズ推定による動脈採血不要なPET画像動態データの雑音除去 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Bayesian Inference Approach to Visualize Neuroreceptor Density using Positron Emission Tomography without Arterial Blood Sampling 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) PET画像 / PET  
キーワード(2)(和/英) 動態解析 / kinetic analysis  
キーワード(3)(和/英) ノイズ除去 / noise reduction  
キーワード(4)(和/英) ベイズ推定 / Bayes estimation  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小澤 孝弘 / Takahiro Kozawa / コザワ タカヒロ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂口 和也 / Kazuya Sakaguchi / サカグチ カズヤ
第3著者 所属(和/英) 北里大学 (略称: 北里大)
Kitasato University (略称: Kitasato Univ)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂田 宗之 / Muneyuki Sakata / サカタ ムネユキ
第4著者 所属(和/英) 東京都健康長寿医療センター研究所 (略称: 東京都健康長寿医療センター)
Tokyo Metropolitan Geriatric Hospital and Institute of Gerontology (略称: TMGHIG)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 木村 裕一 / Yuichi Kimura / キムラ ユウイチ
第5著者 所属(和/英) 放射線医学総合研究所 (略称: 放射線医学総研)
National Institute of Radiological Sciences (略称: NIRS)
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講演者
発表日時 2012-07-19 15:40:00 
発表時間 30 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2012-26 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.142 
ページ範囲 pp.29-34 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2012-07-12 


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