基于模型的 perfusion 重建与时间分离技术在形光束CT动态肝 perfusion 成像中

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 干预性放射学 干预性放射学
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 形光束CT (CBCT) 通过评估对比剂流量,使得肝癌栓塞的手术内评估成为可能.
• 在CBCT的挑战包括低时间采样和高噪音水平,需要先进的重建算法.

研究的目的:

• 开发和评估CBCT的基于模型的输液重建算法,以解决其固有的局限性.
• 将拟议的算法的性能与静态重建方法进行比较.

主要方法:

• 应用时间分离技术 (TST) 使用基础函数 (分析或基于先前知识) 来建模时间衰减曲线.
• 在不同噪音水平下模拟动态CBCT输液扫描,以评估基于先前知识 (PK) 的TST.
• 将TST与PK与TST进行比较,使用分析基础函数和静态重建.

主要成果:

• 一组由四个基本函数组成的TST集有效地删除数据并保存信息,优于静态重建,特别是在较高的噪音水平下.
• 与具有分析功能的TST相比,使用PK的TST表现优越.
• 对于可比的输液图,八次CBCT旋转足以减少剂量和重建时间.

结论:

• 使用TST进行CBCT输液重建显示出显著的潜力,优于静态方法,并使剂量减少.
• 需要对更大的患者队伍进行进一步的验证,以确认TST的临床优势.