人体PET中心脏运动伪影校正研究

PET is an very improtant molecular medical imaging equipment.Because of providing the metabolic information of organs,it has been widely used in the diagnosis and treatment of cancer, heart and nerve diseases.However, due to the long scanning time of PET imaging,the uncontrollable movement of human body restrict the further improvement of the PET image quality.The existing method is primarily the gated manner.According to the gated information,they corrected the motion artifact and then improved the PET image quality.This project intends to obtain the motion information by using an image-driven manner.It divides the list-mode data to a certain length of the data frames. Each frame of data is reconstructed and then we segment the heart and liver from each frame image.We can get heartbeat motion information by computing the changes of the number of voxels of the heart and respiratory motion information by computing the changes of the centroid position of the liver from the image frames.This method does not use external gating device,and it obtain the motion information directly from the list-mode data.So it not only can save the cost of medical care but also can be applied in the no-gated PET equipments to improve the performance.

PET作为一种重要的分子医学影像设备，由于其可以获得脏器的功能代谢信息，目前在临床上已被广泛应用于肿瘤，心脏和神经等方面疾病的诊断和治疗。然而，由于PET成像时间较长，人体不自觉的运动制约着PET图像质量的进一步提高。现有方法主要是采用门控的方式，根据门控信息校正运动伪影，以提高PET图像的质量。本项目拟采用一种图像驱动的方式来获得运动信息，通过将采集的list mode数据划分为一定长度的数据帧，重建每一帧数据，从每一帧重建图像中分割心脏和肝脏，通过统计序列帧图像中心脏体素数目的变换和肝脏质心位置的变换来获得呼吸和心跳运动的信息。本方法不采用外界门控装置，直接从采集的list mode数据中获得运动信息，这样不但可以节约医疗成本，而且也可以将此方法应用目前已存在的非门控PET设备当中，提高设备的性能。

正电子发射断层扫描仪（Positron Emission Tomography, PET）是一种重要的分子医学影像设备，由于其可以获得脏器的功能代谢信息，因此为一些重大疾病的早期诊断提供了重要的依据。目前在临床上 PET主要用于肿瘤，心脏和神经等方面疾病的诊断和治疗。 PET 已在肿瘤的早期诊断和治疗方面发挥着巨大的作用，在心脏疾病的诊断和治疗方面也在发挥日益明显的作用。心脏病是一种发病率高、死亡率高的疾病，目前已经成为危害人类健康的首要问题，必须引起人们的重视。 PET 作为一种功能代谢信息成像的设备，可以检测心肌存活、心肌缺血的状态，这为心脏搭桥手术提供了重要的依据，PET还可用于对心脏手术疗效的评价等。然而PET成像时间长，一般一个床位的扫描时间需要几分钟，这样由于人体不自觉的呼吸运动和心脏运动会明显降低 PET 心脏的成像质量，PET图像质量变差会明显影响医生对心脏疾病的诊断，因此本项目的主要研究内容就是要解决这种运动造成的图像质量下降的问题。已经有一些研究者在这方面做出了努力，但是这些方法要么需要借助外界设备，要么就需要对人体增加额外的伤害都有不可取的地方，本项目采用了一种数据驱动的方式来获取关键信息，病人在PET扫描过程中可以自由的呼吸。本项目主要从PET采集的listmode数据中获取病人的呼吸运动和心跳运动的周期性信息，运动信息是本研究方法的关键性数据，得到这些信息后就可以根据这些信息对listmode数据进行重新划分，把运动位置近似的一些数据合并，这样数据就会被划分成很多帧，每一帧代表着不同的运动位置，然后我们将每一帧的数据重建，再通过配准算法把这些不同位置的图像配准到同一位置就可以解决运动伪影的问题。本项目研究的意义在于在病人自由呼吸的状态下就可以解决运动造成的图像伪影的问题，不需要增加任何硬件的成本以及对病人的伤害。