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基于交替方向乘子法(ADMM)直接重建心臟11C-acetate PET動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖

2022-05-25 03:24:12何升級(jí)
關(guān)鍵詞:投影動(dòng)力學(xué)動(dòng)態(tài)

何升級(jí),劉 帥,張 輝,霍 力,尚 斐*

(1.北京理工大學(xué)生命學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,北京 100081;2.清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,北京 100084; 3.中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科,北京 100730)

11C-acetate是臨床非侵入式定量評(píng)估心肌代謝和血流灌注的重要示蹤劑之一[1-2]。目前多采用單組織房室模型(即單室模型)計(jì)算心臟11C-acetate PET動(dòng)態(tài)成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)[3-4],一般分為兩步:①基于PET投影數(shù)據(jù)重建PET動(dòng)態(tài)圖像;②采用動(dòng)力學(xué)模型逐像素?cái)M合時(shí)間-活度曲線,得到動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖。為提高動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖像質(zhì)量,有學(xué)者[5]將圖像重建與動(dòng)力學(xué)模型相結(jié)合而提出直接重建算法,即根據(jù)投影數(shù)據(jù)直接重建動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖,以降低噪聲對(duì)參數(shù)擬合的影響?,F(xiàn)有相關(guān)研究[6-8]多采用圖模型(如Patlak和Logan模型)重建動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖。本研究觀察基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)直接重建心臟11C-acetate PET動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源 PET/CT數(shù)據(jù)來自1例有30年飲酒史、無其他心臟疾病,于2017年7月在北京協(xié)和醫(yī)院接受PET/CT檢查的51歲男性早期酒精性心肌病患者。本研究獲醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)(倫理審批號(hào):20160012),檢查前患者簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用PoleStar m660 PET/CT掃描儀。囑患者仰臥,先行低劑量肺部CT掃描,管電壓120 kV,管電流140 mA;之后經(jīng)靜脈注射11C-acetate 740 MBq,行40 min動(dòng)態(tài)PET心臟掃描;基于CT圖像進(jìn)行衰減校正后,采用有序子集最大期望值法(ordered subsets expectation maximization, OSEM)及飛行時(shí)間技術(shù)重建PET圖像,圖像大小192×192×117,分辨率3.147 mm×3.147 mm×1.866 mm,共得到53幀重建圖像,包括15幀10 s、15幀30 s、16幀60 s及7幀120 s圖像。

1.3 構(gòu)建模型

1.3.1 PET動(dòng)態(tài)圖像重建模型 將第n幀PET圖像記為xn∈N×1(N表示圖像的像素?cái)?shù)目,表示實(shí)數(shù)域),將測(cè)得的第n幀投影數(shù)據(jù)記為yn∈M×1,其期望為M×1(M表示響應(yīng)線數(shù)目);則與xn的關(guān)系為:

(1)

式中,E為期望符號(hào),P∈M×N為系統(tǒng)矩陣,rn∈M×1表示第n幀隨機(jī)和散射事件的期望;則動(dòng)態(tài)圖像重建似然方程L為:

(2)

式中,y為動(dòng)態(tài)投影數(shù)據(jù),y=[y1,y2,…,yT];x為動(dòng)態(tài)圖像,x=[x1,x2,…,xT];T為圖像重建幀數(shù);i表示投影數(shù)據(jù)射線的索引。

1.3.2 心臟11C-acetate單室模型 見圖1。

圖1 心臟11C-acetate單室模型

其中,CP(t)和CT(t)分別表示血液和心肌中的11C-acetate濃度隨時(shí)間t的變化值;K1和k2表示11C-acetate在血液和心肌之間交換的速率常數(shù),是臨床量化評(píng)估心肌的重要指標(biāo),K1與心肌血流量相關(guān),k2與心肌耗氧量相關(guān)[1,4]。該模型用微分方程表示為:

(3)

對(duì)公式(3)求解,可得:

CT(t)=K1CP(t)?e-k2t

(4)

式中,?代表卷積運(yùn)算;由于PET成像存在容積效應(yīng),需要對(duì)心肌區(qū)域進(jìn)行溢出及恢復(fù)校正[9],校正公式為:

CS(t)=(1-vl)×CT(t)+vl×CP(t)

(5)

式中,CS(t)為PET圖像中實(shí)際測(cè)得的心肌區(qū)域示蹤劑濃度,vl∈[0,1]為血液容積的比例因子。

圖2 直接重建算法流程圖

對(duì)公式(4)和(5)進(jìn)行擬合,可得到參數(shù)K1、k2和vl,參數(shù)集合為θ=[K1,k2,vl]。

1.3.3 直接重建流程 將重建PET動(dòng)態(tài)圖像和單室模型參數(shù)求解兩個(gè)獨(dú)立步驟合二為一,以實(shí)現(xiàn)直接重建參數(shù)圖像。動(dòng)力學(xué)模型中的參數(shù)θ與動(dòng)態(tài)圖像x關(guān)系為x=K(θ),其中K(θ)表示上述心臟11C-acetate單室模型;結(jié)合公式(1)可知,參數(shù)θ與投影數(shù)據(jù)的關(guān)系為:

(6)

(7)

對(duì)θ則可通過如下公式進(jìn)行優(yōu)化并求解:

(8)

(9)

再通過增廣拉格朗日法將公式(9)轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,對(duì)應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為:

(10)

最后通過ADMM框架進(jìn)行迭代求解:

(11)

(12)

μn+1=μn+xn+1-K(θn+1)

(13)

式中,ρ為懲罰因子,μ為對(duì)偶變量,n表示迭代次數(shù)。求解流程見圖2。

1.4 動(dòng)力學(xué)參數(shù)重建

1.4.1 參考標(biāo)準(zhǔn) 對(duì)本例PET圖像所示心臟區(qū)域進(jìn)行裁剪,裁剪后圖像大小為64×64×48;再由1名具有10年工作經(jīng)驗(yàn)的放射科主治醫(yī)師勾畫左心室心外膜和心內(nèi)膜,獲得左心室血池和心肌區(qū)域,并基于左心室血池獲取CP(t),根據(jù)公式(2)和(3)計(jì)算得到K1、k2和vl參數(shù)圖;最后根據(jù)美國(guó)心臟協(xié)會(huì)提出的17節(jié)段模型[10]將左心室心肌區(qū)域參數(shù)圖映射生成參數(shù)圖,并以之作為標(biāo)準(zhǔn),間接重建采用OSEM方法重建動(dòng)態(tài)圖像。

1.4.2 直接重建 采用MATLAB R2017a軟件,操作系統(tǒng)為64位Windows 10,CPU為英特爾i7-9700F,16 GB內(nèi)存?;趩问夷P陀蓞?shù)圖獲得53幀理想動(dòng)態(tài)圖像,并對(duì)其進(jìn)行120個(gè)角度(0~180°平均劃分)投影后,加入泊松噪聲;采用開源NiftyRec工具箱[11]實(shí)現(xiàn)基于ADMM的直接重建算法,總迭代次數(shù)15,懲罰項(xiàng)ρ為2.0×10-7,子迭代次數(shù)2,初始μ0為0;并通過濾波反投影法重建得到初始圖像x0,通過11C-acetate單室模型對(duì)x0進(jìn)行逐像素曲線擬合,得到初始參數(shù)圖θ0。見圖3。

1.5 圖像評(píng)估 通過偏差(bias)評(píng)估圖像重建結(jié)果,其定義式為:

(14)

式中,Iest為通過直接或間接重建方法計(jì)算得到的值,Igs為參考標(biāo)準(zhǔn)。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用線性回歸分析參考標(biāo)準(zhǔn)與直接、間接重建圖像的相關(guān)性,并計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù);以0<│r│<0.3為弱相關(guān),0.3≤│r│<0.5為低度相關(guān),0.5≤│r│<0.8為中度相關(guān),│r│≥0.8為高度相關(guān)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

間接重建耗法耗時(shí)23 min,直接重建法耗時(shí)140 min。

圖3 心臟11C-acetate PET動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖直接重建流程圖

圖4 參考標(biāo)準(zhǔn)、間接重建及直接重建參數(shù)圖及其偏差

參考標(biāo)準(zhǔn)與間接重建得到的K1、k2和vl值的平均偏差分別為2.97%、1.61%和10.19%,與通過直接重建得到的K1、k2和vl值的平均偏差分別為1.16%、1.06%和4.30%。見圖4。

參考標(biāo)準(zhǔn)與通過間接重建得到的K1(r=0.94,P<0.001)、k2(r=0.94,P<0.001)和vl值(r=0.91,P<0.001)及與通過直接重建得到的K1(r=0.99,P<0.001)、k2(r=0.97,P<0.001)和vl值(r=0.99,P<0.001)均高度相關(guān),且參考標(biāo)準(zhǔn)與直接重建法的相關(guān)系數(shù)略大。見圖5。

3 討論

心臟11C-acetate PET動(dòng)態(tài)成像有助于評(píng)估心肌代謝和血流灌注,目前多采用圖模型(如Patlak和Logan模型)重建其動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖[6-8]。GONG等[7]結(jié)合18F-FDG PET數(shù)據(jù)及MRI所示結(jié)構(gòu)信息,以基于ADMM的非監(jiān)督深度學(xué)習(xí)法直接重建,得到腦部Patlak動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖。GALLEZOT等[8]對(duì)傳統(tǒng)Logan模型進(jìn)行改良,采用最大期望值法(expectation maximization, EM)直接重建,得到腦部11C-PBR28動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖。上述研究結(jié)果均表明,通過圖模型直接重建法得到的參數(shù)圖質(zhì)量較高。

圖5 參考標(biāo)準(zhǔn)與間接重建K1(A)、k2(B)和vl(C)參數(shù)圖及與直接重建K1(D)、k2(E)和vl(F)參數(shù)圖的相關(guān)性分析圖

SHI等[12]發(fā)現(xiàn),計(jì)算11C-acetate動(dòng)力學(xué)參數(shù)時(shí),基于OSEM重建圖像的穩(wěn)定性和魯棒性更好。本研究采用OSEM間接重建心臟11C-acetate PET動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖,并基于ADMM實(shí)現(xiàn)直接重建,結(jié)果表明直接及間接重建得到的K1、k2和vl均與參考標(biāo)準(zhǔn)高度相關(guān);直接重建法與參考標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)系數(shù)略大于間接重建,且直接重建得到的K1、k2和vl與參考標(biāo)準(zhǔn)間的偏差更小。分析原因,主要在于間接重建過程中動(dòng)態(tài)圖像易受噪聲干擾而在擬合時(shí)出現(xiàn)奇異值,降低計(jì)算動(dòng)力學(xué)參數(shù)的準(zhǔn)確性,同時(shí)由于參數(shù)擬合時(shí)忽略了動(dòng)態(tài)圖像像素間的相關(guān)性,導(dǎo)致所獲參數(shù)圖常具有較大噪聲;而在直接重建迭代過程中,每一次迭代均包含圖像重建和動(dòng)力學(xué)參數(shù)擬合兩個(gè)步驟,且優(yōu)化過程中的θ與x相互約束,加之重建圖像時(shí)考慮了空間相關(guān)性,使得參數(shù)圖的擬合誤差較小,抗噪性能則有所提高。

本研究間接重建法耗時(shí)23 min,直接重建法耗時(shí)140 min,主要原因在于采用單室模型進(jìn)行直接重建,其動(dòng)力學(xué)參數(shù)與PET數(shù)據(jù)的關(guān)系為非線性,使算法較為復(fù)雜,增加了時(shí)間成本;但非線性單室模型是以示蹤劑在人體內(nèi)的代謝過程為基礎(chǔ)而建立的動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型,與人體內(nèi)生化過程緊密相關(guān),有助于得到更具生理意義指標(biāo),以定量評(píng)估靶器官功能。

目前已有學(xué)者嘗試將正則化方法,如全變分正則化[13]、核方法[14]等,加入直接重建框架中,以提高重建圖像質(zhì)量,且已知采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建PET圖像可提高成像質(zhì)量[15]。后續(xù)研究可將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入直接重建PET參數(shù)圖中,以進(jìn)一步提高其動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖的圖像質(zhì)量。

綜上所述,相比間接重建方法,基于ADMM直接重建心臟11C-acetate PET動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖的準(zhǔn)確性更高。

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