小動物ダイナミックデータを用いたDRAMA再構成法に基づく4次元画像再構成アルゴリズムの検証

摘要

生体機能の情報を表す動態機能画像の推定には，組織内の放射能時間変化が必要となるため，この時間変化曲線の高速かつ高精度な推定が望まれる.この時間変化曲線はPET装置の観測データから4次元画像再構成を行なうことで得られる.我々は，静的な画像再構成法であり，収束性の高いDRAMA（Dynamic row-action maximum-likelihood algorithm）法に着目し，これを拡張した4次元画像再構成手法をこれまでに提案した.本報告では，小動物用のPETのデータに対して本手法を適用し，推定されたtTACを従来法と比較することで本手法の有効性を明らかにした.%The accuracy of the estimated parametric images is largely dependent on that of the tissue time activity curves (tTACs.) Though the spatio-temporal PET reconstruction methods have been studied, these methods have not produced the tTACs with high accuracy enough, and it takes much time to calculate with the methods. To solve these problems, we have developed a spatio-temporal reconstruction method based on the dynamic row-action maximum likelihood algorithm (DRAMA,) which requires a few iteration counts and achieves high accuracy as a spatial reconstruction. In this study, we show the validation of the proposed method for small animal dynamic PET data.