陽電子断層像の動態モデルに基づいたクラスタリングによる機能画像の信頼性および演算速度の改善
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概要
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動態モデルに基づいたクラスタリングを、陽電子断層画像に適用することによって、統計的信頼性の高い機能画像を高速に生成するための方法を提案する。本手法では、投与された放射性薬剤の、体内での動態を記述するモデルに基づいて、同一のtTACを有する画素を予め選び出し、クラスタを構成する。クラスタ毎にパラーメータの推定を行うことによって、推定精度を向上させつつ、計算の高速化を同時に図るものである。シミュレーション及び臨床データに対して本法を適用した結果、従来法と比較して、推定値のばらつきは1/10程度に抑制され、演算時間は20倍程度の高速化が達成された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-01-22
著者
-
千田 道雄
東京都老人研
-
木村 裕一
東京都老人総合研究所 ポジトロン医学研究施設
-
千田 道雄
東京都老人総合研究所ポジトロン部門
-
千田 道雄
東京都老人総合研究所・ポジトロン医学研究部門
-
木村 裕一
東京都老人総合研究所
-
木村 裕一
放射線医学総合研究所分子イメージング研究センター:千葉大学大学院工学研究科
-
千田 道雄
秋田県立リハビリテーション精神医療センター
-
Alpert Nathaniel
マサチューセッツ総合病院核医学科
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