呼吸门控的技术分类 及在小动物PET、CT中的应用价值
呼吸门控的应用价值
由于小动物的呼吸节律受植物神经系统和大脑系统的双重控制,因此呼吸节律比心脏搏动更加多变和不规则。呼吸运动会造成小动物PET和CT图像的模糊、空间分辨率下降、PET定量偏差等。
呼吸门控技术是消除呼吸运动影响Z常用的方法。
呼吸门控的技术分类与介绍
根据呼吸信号的来源,可以将呼吸门控分为硬件门控和软件门控,硬件门控的呼吸信号来自传感器真实探测到的呼吸生理信号,软件门控的呼吸信号来自采集数据的分析。
1. 基于硬件的呼吸门控: 依据外接硬件设备探测的呼吸振幅信号,进行多时相或单时相分割、截取,然后将所有呼吸周期中同一时相的PET或CT数据进行合并重建,获得多幅或单幅“静止”的PET或CT图像,从而消除运动伪影,改善PET和CT图像的分辨率、信噪比及对比度。用这个方法,可提高PET或CT图像中器官和病灶边界的准确性,同时提高PET定量指标的极ng准度,包括SUV值、代谢体积、总糖酵解值等,从而提升诊断和LX评价的准确性。另外,CT采用相同或相似的硬件呼吸门控系统,PET硬件门控能够与CT同步匹配。PET与CT呼吸门控图像极ng准空间配准融合后,可进一步提高PET图像的衰减校正准确性和极ng确度。
2. 基于软件的呼吸门控:基于软件的呼吸门控是从采集的PET或CT数据流中分析、计算呼吸门控信号。计算的方法包括主成分分析法(PCA)、质心法(COM)、谱分析法(SAM)等等。一般通过感兴趣区追踪病灶、高摄取器官的运动情况,利用算法分析某些特征参数值的变化,以其反映呼吸运动程度,从而提取呼吸信号。
由于PET基于软件的呼吸门控算法常基于PET计数的变化,器官或病灶的动态计数变化(放射性显像剂的摄取、排泄等)会干扰呼吸信号计算的准确性;当病灶较小、摄取较低时,算法可能低估呼吸运动的幅度;CT基于软件的呼吸门控算法也易受动物体态、体形等影响,可能呼吸运动幅度造成误判。
此外,更重要的是,PET和CT共同使用硬件门控系统,避免了软件门控图像兼容和匹配可能存在的困难。因此,目前业界常将软件门控作为一种呼吸运动伪影校正的辅助技术,并不能替代硬件呼吸门控。
基于硬件的呼吸门控的图像展示
例1:通过门控技术的应用,NEMO® Micro CT扫描成像,可以有效地去除呼吸运动导致的伪影,提高了CT图像中器官边界的准确性。
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