【摘 要】
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正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography,PET）是一种生化灵敏度极高的医学成像设备,已成为脑疾病研究中的关键工具。然而,由于PET系统有限的空间分辨率,使体积较小的高活度区域在图像中的观测值偏低,体积较小的低活度区域在图像中观测值偏高,这种现象称为部分容积效应（Partial Volume Effect,PVE）。脑部结构精细复杂,脑PET成像的部分容积效应现
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正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography,PET）是一种生化灵敏度极高的医学成像设备,已成为脑疾病研究中的关键工具。然而,由于PET系统有限的空间分辨率,使体积较小的高活度区域在图像中的观测值偏低,体积较小的低活度区域在图像中观测值偏高,这种现象称为部分容积效应（Partial Volume Effect,PVE）。脑部结构精细复杂,脑PET成像的部分容积效应现象更加明显,制约了脑PET图像的定量分析研究的发展。本文深入研究了PET部分容积效应产生的原因,以及部分容积效应校正模型与方法。由解剖图像引导的基于区域的像素级校正（Region Based Voxel-wised Correction,RBV）具有较高的准确性,但是由于图像处理过程中配准和分割的误差往往难以避免且功能边缘和解剖边缘并不总是一一对应的,使得到的区域无法满足算法的区域均匀性假设前提而产生误差。针对这一问题,本文提出了基于模板演化的部分容积效应校正方法（Mask Evolution Partial Volume Correction,ME-PVC）。算法以PET图像为驱动,利用区域可伸缩拟合能量最小化水平集逐一对结构模板区域边界进行演化,并设置评估标准,最终得到更符合均匀性假设前提的模板用于校正过程,进而得到更准确的校正结果。在蒙特卡洛模拟仿真实验数据以及在实际脑PET系统上获得的物理实验数据上进行验证,证实了ME-PVC的有效性和可靠性。经过实验验证后,本文将ME-PVC应用于阿尔茨海默症（Alzheimer’s Disease,AD）的研究中。从阿尔茨海默症成像计划（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI）数据库中,收集AD和认知正常的18F-AV45、18F-FDG PET数据,进行ME-PVC和RBV校正,并作对比分析。在18F-AV45 PET图像的分析中,以小脑为参考区域,ME-PVC校正后两组图像大脑皮层标准摄取值比（Standardized Uptake Value Ratio,SUVR）的Cohen’d效应量最大,表明校正有助于利用18F-AV45图像进行AD诊断。在18F-FDG PET数据分析中,不校正的图像感兴趣区域SUVR具有最大的组间差异,校正之后组间差异仍然存在,佐证了AD引起部分脑区代谢降低,而不仅是脑萎缩的影响而导致的观测值降低。本文提出的ME-PVC在存在分割误差情况下仍可得到准确的校正结果。算法只需要已知各区域大致位置,可以在没有对应的解剖成像的条件下执行,这个特点大大扩展了其应用场景,使其具备发展为临床常规处理流程的潜力。模块化的设计,使算法具备很好的扩展性。在当前的迭代框架中,可以通过将区域演化方法替换为其它合适的PET图像分割方法,探索其在其它脑疾病或癌症等场景中的应用。
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