Reduzierung von Verzerrungen in dynamischen Gleichgewichts-PET-Studien
22. Januar 2021
Cláudia Régio Brambilla, Jürgen Scheins, Ahlam Issa, Lutz Tellmann, Hans Herzog, Elena Rota Kops, N. Jon Shah, Irene Neuner, Christoph Lerche
Die iterative Rekonstruktion ist ein weit verbreiteter Bildrekonstruktionsalgorithmus in der Positronen-Emissions-Tomographie (PET). Der Algorithmus beginnt mit einer Annahme eines Bildes und vergleicht diese mit den in Echtzeit gemessenen Werten, wobei er ständige Anpassungen vornimmt, bis beide übereinstimmen. Obwohl die Technik den analytischen Bildrekonstruktionsmethoden überlegen ist, ist bekannt, dass sie zu Quantifizierungsverzerrungen beiträgt, insbesondere bei häufig durchgeführten dynamischen Studien mit 11C-markierten Radiotracern.
In dieser Studie wurde der Einfluss verschiedener Rahmungsschemata auf die Quantifizierungsverzerrung und deren Fortpflanzung in das Bindungspotenzial anhand einer Phantomzerfallsstudie mit 11C und 3D-OP-OSEM untersucht. Auf dieser Grundlage haben die Autoren ein neuartiges Framing-Schema vorgeschlagen, das die wahren Zählwerte pro Frame über die Akquisitionszeit konstant hält.
Der Ansatz nutzt die grundlegenden Prinzipien der PET-Bildgebung und der Bewertung des Bindungspotenzials und ist daher allgemein auf alle dynamischen, quantitativen PET-Akquisitionen anwendbar.
Obwohl weitere Studien erforderlich sind, um die Verzerrung durch andere Quellen, wie z. B. die Streuungskorrektur, abzuschätzen und den Effekt von Bildrekonstruktionsregularisierungsmethoden und Auflösungsmodellierung zu untersuchen, stellt das neuartige Framing-Schema eine interessante Entwicklung auf dem Gebiet der iterativen Rekonstruktion dar.
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