本文選題：正電子斷層成像(PET)　切入點：小動物PET成像　出處：《浙江大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：正電子斷層成像(Positron emission tomography, PET)作為核醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的重要手段之一,現(xiàn)今已在臨床診斷和藥物開發(fā)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。而小動物PET作為PET探測系統(tǒng)中的重要分支,與之相關(guān)的開發(fā)和研究一直是PET相關(guān)領(lǐng)域中的研究熱點。隨著PET相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,對小動物PET性能的需求也越來越高。如何有效的構(gòu)建性能優(yōu)越的小動物PET探測系統(tǒng)也就成為廣大研究者關(guān)注的重點。本文在對PET探測器及系統(tǒng)深入研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種基于多像素光子計數(shù)器(Multi-pixel Photon Counter, MPPC)的新型小動物PET系統(tǒng),并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于切倫科夫(Cerenkov)光的多示蹤劑PET成像技術(shù)。論文的主要貢獻(xiàn)如下：在探測器設(shè)計方面,本文設(shè)計了一種基于MPPC的PET探測器模塊,它由16×16的LYSO閃爍晶體陣列和8×8的MPPC陣列耦合而成,單個晶體尺寸為1.5×1.5×15 mm3。通過蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬實驗和實際實驗對所設(shè)計的探測器進行了細(xì)致的研究。實際測量得到的探測器的平均能量分辨率為23.6%,平均本征空間分辨率為1.3mm。在探測器的時間分辨率方面,為了獲取較好的時間分辨率,本文提出了迭代收縮閾值法(Iterative shrinkage thresholding,IST)和全變差合并法(Total variation merge, TV merge)兩種新型時間校正算法。這兩種算法通過將時間校正過程線性化并將L1范數(shù)約束和TV約束加入到時間校正過程中,解決了傳統(tǒng)時間校正算法校正精度低且無法實現(xiàn)晶體級別的時間校正的難題,使得探測器及系統(tǒng)的時間分辨率得到了較大的提升。在PET圖像重建方面,提出了一種基于低秩約束和稀疏表達(dá)的動態(tài)PET重建方法(Sparse/Low Rank Constrained Reconstruction, SLCR)。該方法采用線性化交替方向法對目標(biāo)函數(shù)進行求求解的手段來精確重建圖像。它解決了傳統(tǒng)極大似然期望最大化法(Maximum likelihood expectation maximization, ML-EM)等重建方法依賴數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型,無法在低計數(shù)量情況下獲取高質(zhì)量重建圖像的難題。通過Monte Carlo模擬實驗和實測數(shù)據(jù)驗證,發(fā)現(xiàn)所提出的SLCR重建方法使得重建圖像的偏差、方差和對比度恢復(fù)系數(shù)等參數(shù)相較于傳統(tǒng)算法有了3%到9%左右的提升。另外,SLCR方法能夠在重建過程中有效的將動態(tài)部分和背景區(qū)域分離出來,從而提升了目標(biāo)區(qū)域的對比度,能夠提供更多的生理信息。在重建速度方面,為了對PET圖像重建進行加速,我們還構(gòu)建了基于圖像處理單元(Graphics Processing Unit, GPU)加速的圖像重建平臺,通過這一平臺,我們能夠更為迅速的獲取重建結(jié)果。最后,設(shè)計了一種基于MPPC探測模塊的小動物PET系統(tǒng)。系統(tǒng)由兩個探測環(huán)組成,每個探測器環(huán)包含8個MPPC探測器模塊。系統(tǒng)的徑向視場(Field of view, FOV)為65mm,軸向FOV為70mm。通過Monte Carlo模擬實驗驗證,系統(tǒng)的靈敏度為0.5%,符合空間分辨率為1.6 mm,散射分?jǐn)?shù)為19.7%。在PET多示蹤劑成像方面,本文首次將核素衰減釋放正電子時產(chǎn)生的切倫科夫光作為不同核素的特異性標(biāo)記,利用不同核素所產(chǎn)生的切倫科夫光波長分布的不同,來實現(xiàn)雙示蹤劑的PET成像,成功解決了多示蹤劑同時成像時,不同示蹤劑所產(chǎn)生的信號難以區(qū)分的難題,并通過Monte Carlo實驗驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R817;TP391.41

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本文編號：1567072