PET脳神経受容体機能解析における直接探索法を用いた推定アルゴリズムの検討

摘要

PETによる脳神経受容体機能の測定で使用されるコンパートメントモデル解析では，非線形推定に由来する誤収束や初期値依存性，計算時間の問題が生じる．そこで本研究では，直接探索法の適用を検討する．本アルゴリズムは，投与薬剤から想定される時間放射能曲線（tTAC）を事前に準備し，特徴空間において実測tTACと形状が最も類似したものを選定し，最適なパラメータを得る手法である．投与薬剤にアデノシンA_(2A)受容体プローブである［~(11)C］TMSXを想定した，ROI相当のノイズを付加したシミュレーションデータを本手法に適用したところ，速度定数K_1および分布体積V_Tにおいて安定した推定を行えることが示された．さらに，安定した推定が可能なV_T を拘束条件として再度本アルゴリズムを適用したところ，神経受容体濃度を反映するBP_(ND)の四分位偏差が，拘束条件なしの40％程度から20％程度になり推定性能に改善がみられた．