高分辨率小动物PET系统的仿真与图像重建

发布时间：2017-09-15 22:06

  本文关键词：高分辨率小动物PET系统的仿真与图像重建

  更多相关文章： 小动物PET 高分辨率 PET-Insert 蒙特卡罗仿真 图像重建

【摘要】：随着基因工程技术和人类疾病鼠模型的出现,遗传学和分子生物学获得了快速发展,人们迫切需要专用于小动物的高分辨率PET。小动物PET的成像对象尺寸较小,对获得的PET图像质量要求较高。通常,PET的成像质量主要由系统空间分辨率、计数统计和放射性药物与靶目标作用的有效性等方面决定。因此,可以提高PET图像质量的方式有改进PET系统的架构、优化重建算法和选择合适的放射性药物。小动物PET相对于早期PET有很多优点,拥有较高的空间分辨率,散射和衰减减少了,计数率适中,可以使用更少的探测器覆盖同样的立体角,同时探测器设计比较灵活。2003年,美国华盛顿大学Tai等人提出了PET-Insert的概念,在传统PET Scanner中插入高分辨率的探测器,从而提高了系统分辨率。随后,PET-Insert架构方式也引入到小动物PET。本论文就是以采用PET-Insert结构的小动物PET为研究对象,对其进行了仿真验证和性能研究。PET-Insert结构的最早成型系统是Virtual-pinhole PET(VP-PET),它将一个或多个高分辨率的探测器模块整合到传统低分辨率的PET扫描仪中,在变小的视野(Field of View,FOV)中获得更高的系统灵敏度和空间分辨率。同时,这种新奇的结构给图像重建带来了挑战,需要发展新的算法来应对这种数据获取模式。论文中通过仿真PET-Insert系统,获取符合数据,利用FBP算法和改进后的迭代法(PML-EM算法)进行了图像重建研究,验证了PET-Insert架构的可行性。随后,论文对实验室搭建的基于PET-Insert结构的小动物PET进行了仿真和系统性的研究,同时对该小动物PET的性能进行了预估。我们所有的仿真都基于GATE(Geant4 Application for Emission Tomography)平台,GATE是一种专用于医学成像和放射治疗的蒙特卡罗仿真软件。GATE采用强大的Geant4来模拟辐射传输,准确地追踪辐射粒子的运动过程,同时还可以仿真探测器和源的分布及运动、放射衰变的记录,以及动态的数据获取过程等等。利用GATE,可以对成像系统进行几何建模,开发和验证图像重建算法,还可以评估图像质量校正的方法。本文利用GATE同时仿真两种不同的探测器,是PET的蒙特卡罗研究的一个重要突破,仿真结果与理论计算一致,同时和实验结果符合得很好,点源重建质量较好,Phantom的FBP重建结果伪影严重,而改进的迭代法去伪影效果明显。
【关键词】：小动物PET 高分辨率 PET-Insert 蒙特卡罗仿真 图像重建
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：Q95-337;TP391.41
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 PET简介10-15
• 1.1.1 PET与核医学10-11
• 1.1.2 PET的技术原理11-13
• 1.1.3 PET发展的新趋势13-15
• 1.2 小动物PET的研究现状15-17
• 1.2.1 小动物PET简介15-16
• 1.2.2 国内外研究对比16-17
• 1.3 本文主要研究内容17-19
• 第二章 高分辨率小动物PET实验室原型19-28
• 2.1 实验室核医学成像平台介绍19-21
• 2.2 PET-Insert探测器结构原理21-22
• 2.3 探测器晶体材料选择22-25
• 2.3.1 闪烁体探测器22-24
• 2.3.2 碲锌镉探测器(Cd Zn Te)24-25
• 2.4 系统理论分辨率25-26
• 2.5 本章小结26-28
• 第三章 PET-Insert系统的蒙特卡罗仿真及验证28-40
• 3.1 GATE简介28
• 3.2 PET-Insert系统构建28-31
• 3.2.1 PET-Insert几何构建29-30
• 3.2.2 源与探测器性能参数设置30-31
• 3.3 数据获取与处理31-32
• 3.3.1 符合事件选取31
• 3.3.2 探测矩阵生成31-32
• 3.4 图像重建32-36
• 3.4.1 VP-PET图像重建算法32-33
• 3.4.2 统计目标函数的建立33-34
• 3.4.3 VP-PET最大后验重建34-36
• 3.5 仿真结果与讨论36-39
• 3.5.1 22~(Na)点源图像重建36-38
• 3.5.2 LZU Phantom图像重建38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 实验室小动物PET的蒙特卡罗仿真及图像重建40-54
• 4.1 系统构建40-41
• 4.2 MC模拟和图像重建41-45
• 4.2.1 GATE建模与仿真41-42
• 4.2.2 单点源的图像重建42-43
• 4.2.3 六点源的图像重建43-45
• 4.3 Phantom研究45-48
• 4.3.1 Derenzo Phantom45-46
• 4.3.2 Shepp-Logan Phantom46-48
• 4.4 小动物PET的性能分析48-53
• 4.4.1 空间分辨率48-50
• 4.4.2 系统灵敏度50-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 总结与展望54-57
• 5.1 总结54-55
• 5.2 展望55-57
• 参考文献57-62
• 在学期间的研究成果62-63
• 致谢63

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本文编号：859150