呼吸門控的技術分類及在小動物PET、CT中的應用價值
瀏覽次數:5248 發布日期:2019-8-20
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由于小動物的呼吸節律受植物神經系統和大腦中樞系統的雙重控制,因此呼吸節律比心臟搏動更加多變和不規則。呼吸運動會造成小動物PET和CT圖像的模糊、空間分辨率下降、PET定量偏差等。
呼吸門控技術是消除呼吸運動影響最常用的方法。
根據呼吸信號的來源,可以將呼吸門控分為硬件門控和軟件門控,硬件門控的呼吸信號來自傳感器真實探測到的呼吸生理信號,軟件門控的呼吸信號來自采集數據的分析。
基于硬件的呼吸門控: 依據外接硬件設備探測的呼吸振幅信號,進行多時相或單時相分割、截取,然后將所有呼吸周期中同一時相的PET或CT數據進行合并重建,獲得多幅或單幅“靜止”的PET或CT圖像,從而消除運動偽影,改善PET和CT圖像的分辨率、信噪比及對比度。用這個方法,可提高PET或CT圖像中器官和病灶邊界的準確性,同時提高PET定量指標的精準度,包括SUV值、代謝體積、總糖酵解值等,從而提升診斷和療效評價的準確性。另外,CT采用相同或相似的硬件呼吸門控系統,PET硬件門控能夠與CT同步匹配。PET與CT呼吸門控圖像精準空間配準融合后,可進一步提高PET圖像的衰減校正準確性和精確度。
2.
基于軟件的呼吸門控:基于軟件的呼吸門控是從采集的PET或CT數據流中分析、計算呼吸門控信號。計算的方法包括主成分分析法(PCA)、質心法(COM)、譜分析法(SAM)等等。一般通過感興趣區追蹤病灶、高攝取器官的運動情況,利用算法分析某些特征參數值的變化,以其反映呼吸運動程度,從而提取呼吸信號。
由于PET基于軟件的呼吸門控算法常基于PET計數的變化,器官或病灶的動態計數變化(放射性顯像劑的攝取、排泄等)會干擾呼吸信號計算的準確性;當病灶較小、攝取較低時,算法可能低估呼吸運動的幅度;CT基于軟件的呼吸門控算法也易受動物體態、體形等影響,可能呼吸運動幅度造成誤判。
此外,更重要的是,PET和CT共同使用硬件門控系統,避免了軟件門控圖像兼容和匹配可能存在的困難。
因此,目前業界常將軟件門控作為一種呼吸運動偽影校正的輔助技術,并不能替代硬件呼吸門控。
例1:通過門控技術的應用
NEMO® Micro CT掃描成像,可以有效地去除呼吸運動導致的偽影,提高了CT圖像中器官邊界的準確性。
圖1小鼠有無呼吸門控的對比圖
圖2 小鼠呼吸門控3D渲染展示
平生公司全系列的小動物活體影像產品(小動物PET/CT和小動物CT)都具備雙門控技術,即利用先進的回顧性心電和呼吸門控技術實現了對心跳和呼吸的運動偽影控制,并配備動物的心跳、呼吸生理信息的監控系統。
NEMO®系列
Super Nova®系列