動力學(xué)信息導(dǎo)引的動態(tài)PET優(yōu)質(zhì)成像方法研究.pdf

1、正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emission Tomography，PET)使用放射性核素標(biāo)記核酸、受體、酶等生物分子作為示蹤劑，對生物體內(nèi)生化、代謝等功能性變化過程進行活體顯像，已經(jīng)在腫瘤、心臟系統(tǒng)和神經(jīng)系統(tǒng)等疾病的早期診斷以及新藥開發(fā)等方面顯示出巨大前景，是目前功能分子影像技術(shù)的杰出代表。在動態(tài)PET成像模式下，通過動力學(xué)模型的應(yīng)用，可以得到各組織器官的局部血流量、物質(zhì)轉(zhuǎn)運速率、代謝速度和受體結(jié)合率等功能參數(shù)，從而在分子水

2、平上定量直觀地反映機體代謝和功能狀態(tài)。
　　顯然，相對于靜態(tài)PET成像所提供的定性的組織器官的示蹤劑活度分布圖像，動態(tài)PET成像通過應(yīng)用動力學(xué)模型所提供的定量的功能參數(shù)具有更為豐富的意義。例如，在肺癌的診斷中，靜態(tài)PET成像通常造成診斷假陽性、不準(zhǔn)確的分期，特別是在FDG-PET診斷中，極易把高代謝的炎癥區(qū)域誤認為是腫瘤，而動態(tài)PET成像提供的定量功能參數(shù)已經(jīng)證實可以有效降低診斷假陽性。據(jù)新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志等權(quán)威期刊報道，在腦部重大

3、疾病如阿爾茲海默癥(Alzheimer'sdisease，簡稱AD)的早期診斷中，動態(tài)腦PET掃描在AD診斷、病情預(yù)測、治療藥物評價等多方面研究中都發(fā)揮了重要的作用。然而，動態(tài)PET掃描中，為了準(zhǔn)確估計功能參數(shù)，需要在一定時間內(nèi)獲取連續(xù)時間點的PET活度分布圖像。毋庸置疑，隨著動態(tài)PET掃描時間采樣的提高，單個時間幀的PET探測數(shù)據(jù)會相應(yīng)減少，重建圖像受有限光子計數(shù)的影響噪聲水平會顯著提高，直接影響動力學(xué)參數(shù)估計的準(zhǔn)確性與可靠性。因此，

4、如何進行優(yōu)質(zhì)的動態(tài)PET圖像重建及動力學(xué)參數(shù)估計是目前動態(tài)PET成像中亟待解決的難題。
　　目前，臨床中動態(tài)PET成像常規(guī)的圖像重建流程為:首先將采集到的動態(tài)序列投影數(shù)據(jù)，也稱之為sinogram數(shù)據(jù)，應(yīng)用解析重建或者迭代重建的方法逐個時間幀進行活度圖像重建，然后由重建的動態(tài)序列活度圖像應(yīng)用動力學(xué)模型進行定量參數(shù)的估計。其中單個時間幀的重建與靜態(tài)PET圖像重建相同，然而，由于單個時間幀采集時間較短，采集到的光子計數(shù)率較低，掃描得到

5、的投影數(shù)據(jù)信噪比較低。這使得動態(tài)PET成像中圖像重建問題在理論上成為一個病態(tài)的逆求解問題。
　　針對單個時間幀活度圖像重建，常用的解析重建方法主要為濾波反投影(Filtered Back Projection，F(xiàn)BP)重建算法，其具有成像速度快的優(yōu)點，不受臨床應(yīng)用對時間的限制，但是FBP重建的圖像中存在大量的噪聲，圖像質(zhì)量較差，會對臨床影像診斷帶來極大干擾;另一種常用重建策略為迭代重建，目前臨床中廣泛使用的為最大似然期望最大(Ma

6、ximum-LikelihoodExpectation-Maximization，ML-EM)重建算法以及其改進算法，ML-EM類算法通過對PET成像系統(tǒng)模型中的物理效應(yīng)以及對探測數(shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計特性進行數(shù)學(xué)建模，重建得到的活度圖像質(zhì)量優(yōu)于傳統(tǒng)的FBP重建算法。然而，單純的ML-EM重建算法存在的問題是迭代重建收斂速度較慢，而且在迭代過程中會導(dǎo)致重建圖像質(zhì)量退化，出現(xiàn)棋盤格偽影效應(yīng)(checkboard effect)，整個迭代重建過程是

7、非收斂的。針對常用重建方法中的問題，基于貝葉斯(Bayesian)最大后驗(Maximum A Posteriori，MAP)框架將待重建圖像先驗信息的合理引入成為PET圖像乃至醫(yī)學(xué)斷層圖像重建的一個研究熱點。
　　由于單個時間幀的活度圖像重建很難考慮到動態(tài)PET序列圖像中的動力學(xué)時間信息，如何挖掘和利用動態(tài)PET數(shù)據(jù)的時間信息成為近來PET研究的一個熱點問題。本篇論文針對動態(tài)PET圖像的優(yōu)質(zhì)重建正是基于后者分別從統(tǒng)計迭代重建和圖

8、像濾波兩個方面展開的。
　　而對于動態(tài)PET動力學(xué)參數(shù)估計，目前常用的方法有非線性最小二乘法和Patlak圖形法兩種。除此之外，還有廣義線性最小二乘法、輸出函數(shù)卷積法以及Logan圖形法等。非線性最小二乘法是根據(jù)動力學(xué)房室模型建立動力學(xué)參數(shù)與像素點時間活度曲線之間的非線性關(guān)系式，由重建得到的動態(tài)PET序列活度圖像提取像素點或者感興趣區(qū)域的時間活度曲線作為已知量，求解非線性關(guān)系式中的動力學(xué)參數(shù)值。Patlak圖形法由Patlak等人

9、首先提出，主要應(yīng)用于FDG-PET研究中，其要求FDG磷酸化為FDG-6-PO4的過程是不可逆的，即k4=0。實際中，在FDG-6-PO4濃度不太高的情況下，可忽略k4，基本符合Patlak方法的要求。根據(jù)Patlak的理論，在系統(tǒng)達到平衡狀態(tài)后(t＞t0，t0為達到平衡狀態(tài)所需的時間)，房室模型的輸入函數(shù)與輸出函數(shù)滿足一個線性表達，通過計算由線性函數(shù)對應(yīng)直線的斜率即可進一步求出葡萄糖的代謝率。通過逐個像素點參數(shù)估計即可得到動態(tài)PET序

10、列活度圖像對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)圖像。非線性最小二乘法和Patlak圖形法均是基于動力學(xué)房室模型導(dǎo)出的，其中Patlak圖形法由于其是線性特點，計算過程簡單，計算速度快，但是受限于其方法成立的兩個假設(shè)條件，即生理代謝過程非可逆和達到平衡狀態(tài)，該方法估計的結(jié)果跟實際結(jié)果存在一定偏差，不如非線性最小二乘法可靠性高。本文研究中涉及的動力學(xué)參數(shù)估計均根據(jù)非線性最小二乘法展開。
　　動力學(xué)參數(shù)估計的準(zhǔn)確度與重建得到的時間活度曲線信噪比緊密相關(guān)。為

11、了提高動力學(xué)參數(shù)估計的準(zhǔn)確度，直接的方式為提高時間活度曲線的信噪比，即提高動態(tài)序列活度圖像的信噪比，可以通過最大后驗迭代重建或者圖像降噪的手段實現(xiàn)。除了提升時間活度曲線信噪比，也有研究者提出在參數(shù)估計中引入正則化項，對估計的參數(shù)進行先驗約束，一般為平滑約束。例如，Zhou等人采用空間平滑約束進行參數(shù)估計，以降低參數(shù)圖像的噪聲水平;Kamasak對空間平滑正則約束在動力學(xué)參數(shù)估計中的作用進行了研究，并指出在圖像感興趣區(qū)域較小的情況下，單純

12、的空間平滑先驗會導(dǎo)致估計參數(shù)的較大偏差。因此設(shè)計一種自適應(yīng)平滑的先驗?zāi)Ｐ?，即在去除噪聲的同時仍可以較好地保持圖像邊緣結(jié)構(gòu)，是本文展開的第三個研究。
　　綜上所述，受動態(tài)PET掃描物理因素影響，單幀采樣光子計數(shù)率低，重建的動態(tài)序列活度圖像噪聲大，進而降低動力學(xué)參數(shù)估計的準(zhǔn)確度。本論文根據(jù)動態(tài)PET數(shù)據(jù)的動力學(xué)特性，分別從圖像后處理的濾波器設(shè)計，最大后驗重建的先驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建以及動力學(xué)參數(shù)估計中自適應(yīng)平滑約束的建模三個方面進行了深入的研究

13、，并取得了不錯的實驗結(jié)果，有效提高動態(tài)PET序列活度圖像重建質(zhì)量及動力學(xué)參數(shù)估計的準(zhǔn)確性與可靠性，為動態(tài)PET的優(yōu)質(zhì)成像提供一種探索性的技術(shù)參考。歸納起來，本論文的主要工作分為以下三個部分:
　　1)針對動態(tài)PET成像的特點:(1)動態(tài)序列圖像是對相同解剖位置的放射性示蹤劑活度分布的顯像，所有時間幀的圖像在空間的解剖位置上是不變的，具有相同的空間分布特性;(2)動態(tài)PET成像中相同組織區(qū)域內(nèi)的生理代謝過程是相同或者相似的，即同一組

14、織區(qū)域內(nèi)的動力學(xué)特性是相同的，對應(yīng)的動力學(xué)參數(shù)是一致的，反應(yīng)在序列圖像中即為相同組織區(qū)域內(nèi)的像素點的時間活度曲線的形狀和變化趨勢是一致的;本文設(shè)計了一種動力學(xué)信息導(dǎo)引的雙邊濾波器。新濾波方法是在傳統(tǒng)的雙邊濾波方法的基礎(chǔ)上，將動態(tài)PET序列圖像中像素點之間的空間鄰近性與像素點對應(yīng)的時間活度曲線的相似性結(jié)合在一起，構(gòu)造了由像素空間鄰近度與時間活度曲線相似度刻畫的濾波權(quán)值。新濾波方法采用時間活度曲線作為動態(tài)PET動力學(xué)特征的體現(xiàn)，省去了動力學(xué)

15、房室模型的引入，使得方法實現(xiàn)更為簡便易行。計算機仿真實驗以及臨床前小動物實驗結(jié)果均表明，新濾波方法能夠明顯提高動態(tài)PET序列活度圖像的信噪比，進而提升了動力學(xué)參數(shù)估計的準(zhǔn)確性和可靠性，為臨床影像診斷以及新藥開發(fā)提供了強力支持。
　　2)在最大后驗迭代重建框架下，為引入動態(tài)PET序列圖像合理的先驗信息，同時突破傳統(tǒng)PET重建中先驗信息單純依賴于目標(biāo)圖像空間鄰域信息的約束，本論文充分結(jié)合動態(tài)PET成像的特點，利用其動態(tài)序列圖像的空間鄰

16、域信息和動力學(xué)時間信息，構(gòu)建了一種新的時空邊緣保持先驗?zāi)Ｐ汀Ｐ孪闰災(zāi)Ｐ屯ㄟ^引入動態(tài)PET圖像刻畫局部鄰域位置關(guān)系的空間約束和刻畫時間活度曲線相似度的時間約束，將動態(tài)序列圖像單幀和幀間信息結(jié)合在一起，為動態(tài)PET序列活度圖像的優(yōu)質(zhì)重建提供了更合理有效的正則約束。計算機數(shù)字體模實驗結(jié)果表明，新重建方法相比傳統(tǒng)的PET重建方法，能夠得到信噪比更高的重建圖像，動力學(xué)參數(shù)估計準(zhǔn)確度更高。
　　3)為了降低動態(tài)PET動力學(xué)參數(shù)估計受序列活度圖

17、像噪聲的干擾，本論文在非線性最小二乘求解中引入了一種參數(shù)圖像域的自適應(yīng)平滑先驗約束，提出一種基于自適應(yīng)平滑正則的動力學(xué)參數(shù)估計方法。該先驗?zāi)Ｐ突趧討B(tài)PET成像的特點，即相同組織區(qū)域內(nèi)的動力學(xué)參數(shù)具有一致性以及動力學(xué)參數(shù)圖像之間具有相同的空間分布特性，將像素點對應(yīng)的不同動力學(xué)參數(shù)量看作一維的參數(shù)向量，利用參數(shù)圖像中像素點之間的空間鄰近度與動力學(xué)參數(shù)向量的相似度構(gòu)建而成。新的先驗?zāi)Ｐ蛯τ谕唤M織區(qū)域內(nèi)參數(shù)值具有平滑效果，而在不同組織區(qū)域邊