講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-01-27 13:30
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 ○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(近畿大) MI2013-109 |
抄録 |
(和) |
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. |
(英) |
The tissue time activity curve (tTAC) represents a time variation of radioactivity of ligand in the brain derived from brain PET imaging, and is used for receptor analysis in combination with the time activity curve in arterial plasma. However, it is known that the noises in measured tTAC seriously deteriorates analysis accuracy. In order to improve the performance, we propose two methods: Bayesian approach to denoise tTAC and the renormalization approach for the Logan Graphical Analysis. We found the first method improves the performance better. |
キーワード |
(和) |
PET / 動態解析 / ノイズ除去 / ベイズ推定 / くりこみ法 / / / |
(英) |
PET / kinetic analysis / noise reduction / Bayes estimation / Renormalization Method / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 410, MI2013-109, pp. 285-290, 2014年1月. |
資料番号 |
MI2013-109 |
発行日 |
2014-01-19 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2013-109 |