論文の概要: List-Mode PET Image Reconstruction Using Dykstra-Like Splitting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00394v1
- Date: Fri, 1 Mar 2024 09:29:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 17:46:18.441213
- Title: List-Mode PET Image Reconstruction Using Dykstra-Like Splitting
- Title（参考訳）: Dykstra-like Splitting を用いたリストモードPET画像再構成
- Authors: Kibo Ote, Fumio Hashimoto, Yuya Onishi, Yasuomi Ouchi
- Abstract要約: 我々はDykstra-like splitting PET reconstruction (LM-MLDS)を提案する。
LM-MLDSは高いピーク信号対雑音比を提供し、ノイズとコントラストの間のトレードオフ曲線の振動を抑制する。
臨床研究において、LM-MLDSは軸方向視野の端にある偽ホットスポットを除去し、頭頂部から小脳までを覆うスライスの画像品質を改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6217304977339473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To converge the block iterative method in image reconstruction for positron
emission tomography (PET), careful control of relaxation parameters is
required, which is a challenging task. The automatic determination of
relaxation parameters for list-mode reconstructions also remains challenging.
Therefore, a different approach than controlling relaxation parameters would be
desired by list-mode PET reconstruction. In this study, we propose a list-mode
maximum likelihood Dykstra-like splitting PET reconstruction (LM-MLDS). LM-MLDS
converges the list-mode block iterative method by adding the distance from an
initial image as a penalty term into an objective function. LM-MLDS takes a
two-step approach because its performance depends on the quality of the initial
image. The first step uses a uniform image as the initial image, and then the
second step uses a reconstructed image after one main iteration as the initial
image. We evaluated LM-MLDS using simulation and clinical data. LM-MLDS
provided a higher peak signal-to-noise ratio and suppressed an oscillation of
tradeoff curves between noise and contrast than the other block iterative
methods. In a clinical study, LM-MLDS removed the false hotspots at the edge of
the axial field of view and improved the image quality of slices covering the
top of the head to the cerebellum. LM-MLDS showed different noise properties
than the other methods due to Gaussian denoising induced by the proximity
operator. The list-mode proximal splitting PET reconstruction is useful not
only for optimizing nondifferentiable functions such as total variation but
also for converging block iterative methods without controlling relaxation
parameters.
- Abstract（参考訳）: ポジトロン断層撮影(PET)の画像再構成におけるブロック反復法を収束させるためには, 緩和パラメータの注意深く制御する必要がある。
リストモード再構築における緩和パラメータの自動決定も困難である。
したがって、リストモードPET再構成では緩和パラメータの制御とは異なるアプローチが望まれる。
本研究では,Dykstra-like splitting PET reconstruction (LM-MLDS)を提案する。
LM-MLDSは、初期画像からペナルティ項としての距離を目的関数に付加することにより、リストモードブロック反復法を収束させる。
LM-MLDSは、初期画像の品質に依存するため、2段階のアプローチをとる。
第1ステップは、初期画像として一様画像を使用し、その後、第2ステップは、1つのメインイテレーション後の再構成イメージを初期画像として使用する。
シミュレーションと臨床データを用いたLM-MLDSの評価を行った。
LM-MLDSは高いピーク信号対雑音比を提供し、ノイズとコントラストのトレードオフ曲線の振動を他のブロック反復法よりも抑制した。
臨床研究において、LM-MLDSは軸方向視野の端にある偽ホットスポットを除去し、頭頂部から小脳までを覆うスライスの画像品質を改善した。
LM-MLDSは近接演算子によって誘導されるガウス雑音による他の手法とは異なるノイズ特性を示した。
リストモード近位分割PET再構成は、全変動などの非微分関数を最適化するだけでなく、緩和パラメータを制御せずにブロック反復法の収束にも有用である。
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