動態(tài)CT腦部灌注算法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)影像學(xué)已從病變形態(tài)學(xué)向組織和器官的功能成像領(lǐng)域進(jìn)展。血流灌注成像一直是功能成像領(lǐng)域倍受關(guān)注的課題之一。本文在“國家數(shù)字化醫(yī)學(xué)影像設(shè)備工程技術(shù)研究中心”的資助下，對動態(tài)CT的腦部血流灌注進(jìn)行了研究，并取得了一定成果。
　　 算法一：分布式去卷積算法，無需斜率法中靜脈不流出的條件，避免瞬間法中血流量偏低的情況。和單純?nèi)ゾ矸e算法相比，采用廣義奇異值分解(GSVD)去噪，用閾值奇異值分解(aSVD)克服剩余函數(shù)的擺動性，用自回歸移動

2、平均線(ARMA)離散化剩余函數(shù)，從而達(dá)到精確計算血液灌注參數(shù)的目的。
　　 算法二：腔室模型法，考慮毛細(xì)血管的滲透，將組織分成腔內(nèi)和腔外兩個部分，建立剩余血容量Q(t)等于腔內(nèi)(IVS)與腔外(EVS)對比劑之和方程，經(jīng)曲線擬合，求出血液灌注參數(shù)。
　　 兩種算法經(jīng)臨床數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，得到了腦血容量(CBV)、腦血流量(CBF)、平均過渡時間(MTT)和滲透系數(shù)(PS)四個關(guān)鍵參數(shù)，且PS值與理論值的誤差分別達(dá)到了2.5×1