PETアミロイドイメージングのための空間分解能を損なわないノイズ低減アルゴリズムの臨床画像による評価
アルツハイマー病(AD)は、認知機能の低下が起こり始める前に発見することが重要である。ADの原因物質であるアミロイドβ(Aβ)の集積を観察する方法の1つとして、PETが用いられている。しかし、Aβの集積量が非常に微量な初期段階では、PETのノイズに埋もれてしまうため、読影が困難である。そこで我々は、空間分解能を維持しつつノイズを低減するアルゴリズム(CAKS)を開発している。通常のノイズ低減アルゴリズムでは、隣接している画素の空間情報を使用し平滑化などが行われるが、CAKSでは、薬剤の動態が類似している画素をまとめ、平均化することでノイズを低減しているため、従来法と比べ空間分解能が落ちにくい。...
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| Published in | Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering Vol. Annual56; no. Abstract; p. S294 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
公益社団法人 日本生体医工学会
2018
Japanese Society for Medical and Biological Engineering |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-443X 1881-4379 |
| DOI | 10.11239/jsmbe.Annual56.S294 |
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| Abstract | アルツハイマー病(AD)は、認知機能の低下が起こり始める前に発見することが重要である。ADの原因物質であるアミロイドβ(Aβ)の集積を観察する方法の1つとして、PETが用いられている。しかし、Aβの集積量が非常に微量な初期段階では、PETのノイズに埋もれてしまうため、読影が困難である。そこで我々は、空間分解能を維持しつつノイズを低減するアルゴリズム(CAKS)を開発している。通常のノイズ低減アルゴリズムでは、隣接している画素の空間情報を使用し平滑化などが行われるが、CAKSでは、薬剤の動態が類似している画素をまとめ、平均化することでノイズを低減しているため、従来法と比べ空間分解能が落ちにくい。実際の臨床画像に対してCAKSを適用した結果、空間分解能の維持及びノイズが低減されたことで、従来法では困難であった白質と灰白質の境界が視認できるほど画像が鮮明になった。また、白質と灰白質のコントラストを統計的に評価した結果、両者に有意な差(p<.05)が認められた。これらの結果から、PETアミロイドイメージングに対するCAKSの有効性が示唆された。 |
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| AbstractList | This study aims to develop a noise reduction algorithm for amyloid PET imaging. A visualization of a small amyloid-β (Aβ) deposit is required for early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) pathology, and a noise in amyloid image should be reduced without any loss of spatial resolution. Conventional noise reduction algorithms use spatial averaging, but our proposed algorithm, CAKS, averages pixels that have similar kinetics of administered PET radiopharmaceutical. As a result of CAKS applying to actual clinical images, the noise is reduced and the image quality is improved. The contrast between gray and white matters is significantly improved (p<.05). We concluded that CAKS is applied to clinical amyloid PET imaging is useful for diagnosis of AD pathology.
アルツハイマー病(AD)は、認知機能の低下が起こり始める前に発見することが重要である。ADの原因物質であるアミロイドβ(Aβ)の集積を観察する方法の1つとして、PETが用いられている。しかし、Aβの集積量が非常に微量な初期段階では、PETのノイズに埋もれてしまうため、読影が困難である。そこで我々は、空間分解能を維持しつつノイズを低減するアルゴリズム(CAKS)を開発している。通常のノイズ低減アルゴリズムでは、隣接している画素の空間情報を使用し平滑化などが行われるが、CAKSでは、薬剤の動態が類似している画素をまとめ、平均化することでノイズを低減しているため、従来法と比べ空間分解能が落ちにくい。実際の臨床画像に対してCAKSを適用した結果、空間分解能の維持及びノイズが低減されたことで、従来法では困難であった白質と灰白質の境界が視認できるほど画像が鮮明になった。また、白質と灰白質のコントラストを統計的に評価した結果、両者に有意な差(p<.05)が認められた。これらの結果から、PETアミロイドイメージングに対するCAKSの有効性が示唆された。 アルツハイマー病(AD)は、認知機能の低下が起こり始める前に発見することが重要である。ADの原因物質であるアミロイドβ(Aβ)の集積を観察する方法の1つとして、PETが用いられている。しかし、Aβの集積量が非常に微量な初期段階では、PETのノイズに埋もれてしまうため、読影が困難である。そこで我々は、空間分解能を維持しつつノイズを低減するアルゴリズム(CAKS)を開発している。通常のノイズ低減アルゴリズムでは、隣接している画素の空間情報を使用し平滑化などが行われるが、CAKSでは、薬剤の動態が類似している画素をまとめ、平均化することでノイズを低減しているため、従来法と比べ空間分解能が落ちにくい。実際の臨床画像に対してCAKSを適用した結果、空間分解能の維持及びノイズが低減されたことで、従来法では困難であった白質と灰白質の境界が視認できるほど画像が鮮明になった。また、白質と灰白質のコントラストを統計的に評価した結果、両者に有意な差(p<.05)が認められた。これらの結果から、PETアミロイドイメージングに対するCAKSの有効性が示唆された。 |
| Author | 石井, 一成 木村, 裕一 藤井, 康介 渡辺, 翔吾 花岡, 宏平 根本, 充貴 山田, 誉大 永岡, 隆 甲斐田, 勇人 |
| Author_FL | Watanabe Shogo Nagaoka Takashi Ishii Kazunari Kimura Yuichi Yamada Takahiro Hanaoka Kohei Fujii kosuke Nemoto Mitsutaka Kaida Hayato |
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| Copyright | 2018 社団法人日本生体医工学会 |
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| DOI | 10.11239/jsmbe.Annual56.S294 |
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| Discipline | Engineering |
| DocumentTitleAlternate | Performance Evaluation of Noise Reduction Algorithm for PET Amyloid Imaging Using Clinical Images |
| DocumentTitle_FL | Performance Evaluation of Noise Reduction Algorithm for PET Amyloid Imaging Using Clinical Images |
| EISSN | 1881-4379 |
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| PublicationTitle | Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering |
| PublicationTitleAlternate | 生体医工学 |
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