使用开源软件的SPECT/CT图像进行全自动区域肺 perfusion量化

科学领域:

• 核医学是一种核医学.
• 医学成像医学成像
• 计算机成像成像技术

背景情况:

• 肺 perfusion scintigraphy 对于评估各种健康状况至关重要.
• 目前对SPECT/CT肺 perfusion 图像的细分和量化方法通常依赖于昂贵的软件和手动输入.
• 需要用于肺 perfusion 分析的自动化,易于使用的工具.

研究的目的:

• 在SPECT和SPECT/CT图像中开发一个完全自动化的算法,用于细分和量化肺 perfusion.
• 仅使用自由软件,使该工具广泛可用.
• 为了提高肺 perfusion 影像分析的效率和可靠性.

主要方法:

• 使用Python开发了一个完全自动化的算法,用于3D Slicer平台.
• 该算法执行分段和定量叶膜和整个肺 perfusion.
• 该算法在37个追溯收集的肺 perfusion SPECT/CT 图像上得到了验证.

主要成果:

• 该算法成功执行了完全自动化的叶片 perfusion 量化.
• 对所有肺叶获得了准确的相对 perfusion 值 (例如,LUL 23.5%,LLL 22.3%,RUL 24.6%,RML 7.9%,RLL 21.7%).
• 左侧 (44.6%) 和右侧 (55.3%) 肺 perfusion 的量化没有显示出有或没有 CT 数据的显著差异.

结论:

• 开发的算法是完全自动化的,不需要用户交互.
• 它与现有文献有很好的一致性,并且比以前的方法快得多.
• 这种免费,高效和可靠的工具可以帮助诊断肺部疾病.