1960年代から1980年代にかけて登場して以来、磁気共鳴画像法（MRI）、コンピュータ断層撮影（CT）、陽電子放出断層撮影（PET）は、飛躍的な進歩を遂げてきました。これらの非侵襲性医療画像ツールは、人工知能（AI）の統合、生データ収集技術の向上、そしてマルチパラメータ統計解析によって進化を続け、私たちの体内システムの理解と分析の向上に貢献しています。
PETスキャンとCTスキャンの改良
標準的なPETスキャンは通常45分から1時間ほどで完了し、脳、肺、子宮頸部、その他の体の部位における腫瘍の成長を鮮明に画像化できます。この検査法は継続的な進歩により有効性が向上しており、モーションブラー補正ソフトウェアの導入や、動く組織内の腫瘍の位置を予測するアルゴリズム評価が可能になっています。
PET スキャン画像撮影中に標的部位が動くとモーション ブラーが発生し、腫瘤または組織の評価と分析が困難になります。PET スキャン中の動きを減らすため、医療従事者はゲート取得を採用し、スキャン サイクルを複数の「ビン」に分割します。スキャン プロセスを 8～10 のビンに分割することで、プログラムはユーザーの設定に基づいて、特定の時間または場所における標的腫瘤の位置を予測できます。この予測は、サイクルの個々のビン内で腫瘤の位置を予測することによって行われます。ゲート PET イメージング プロセスは、装置に固有のモーション ブラーを効果的に最小限に抑え、活動濃度/標準化更新値 (SUV) を改善します。PET データと CT データを位置合わせすると、プロセス全体が 4D CT スキャンと呼ばれます。
しかしながら、この手法には限界があることが認識されています。画像取得にゲート法を用いると、大量のデータを取得するため、相対的なノイズが増加します。この問題に対処するための戦略としては、Q-freeze、Oncofreeze、Time of Flight（ToF）などがあります。
PETスキャンとCTスキャンにおける画像のぼやけの補正方法
Qフリーズ画像ベース補正は、ゲート画像取得を利用し、生成されたすべての画像の収集と位置合わせを伴います。この位置合わせは画像空間内で行われ、PETスキャンから取得されたすべての生データを収集・再構成することで、ノイズとぼやけを最小限に抑えた最終画像を生成します。
OncoFreezeはミラーリングソフトウェア技術であり、Q-freezeといくつかの点で類似していますが、全体的には異なります。動き補正はサイノグラム空間（生データ空間）で行われます。最初の画像を取得した後、後続のぼやけた画像を順投影し、手術台で投影されたデータと逆投影されたサイノグラム比と比較します。これにより、ぼやけが除去された補正画像に基づいて最終的な更新画像が生成されます。
PETスキャン中に呼吸波形をCTスキャンと組み合わせることで、画像品質の向上につながります。従来の方法であるPETスキャンの波形と、最近開発された手法であるCTスキャンの波形を同期させることで、アライメントの改善が示されます。
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投稿日時: 2024年1月15日
