本发明专利技术公开了一种基于Logan Plot的大脑多示踪剂代谢参数的估计方法，包括：（1）采集获取大脑特定区域的TAC数据；（2）对采集到的数据进行PCP预处理；（3）对于单一示踪剂，直接通过Logan Plot线性拟合法，利用参考区域的TAC数据代替血采样数据估计出所需的DVR值。对于双示踪剂，采用sRTM模型分离出第二种示踪剂的TAC数据，之后再依照单示踪剂的方法求解第二种示踪剂对应的DVR值。本发明专利技术能够避免传统血采样所造成的对患者的不适，有效提高了线性拟合的准确性，提升了估计精度；能够获得比传统方法更好的双示踪剂生理代谢参数估计值，使其结果能更好的运用于实际的医学治疗和药理研究之中。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于Logan?Plot的大脑多示踪剂代谢参数的估计方法，包括：（1）采集获取大脑特定区域的TAC数据；（2）对采集到的数据进行PCP预处理；（3）对于单一示踪剂，直接通过Logan?Plot线性拟合法，利用参考区域的TAC数据代替血采样数据估计出所需的DVR值。对于双示踪剂，采用sRTM模型分离出第二种示踪剂的TAC数据，之后再依照单示踪剂的方法求解第二种示踪剂对应的DVR值。本专利技术能够避免传统血采样所造成的对患者的不适，有效提高了线性拟合的准确性，提升了估计精度；能够获得比传统方法更好的双示踪剂生理代谢参数估计值，使其结果能更好的运用于实际的医学治疗和药理研究之中。【专利说明】—种基于Logan Plot的大脑多示踪剂代谢参数的估计方法
本专利技术属于PET生理参数估计
,具体涉及。
技术介绍
PET (Positron emission tomography,正电子发射断层成像)是一种基于核物理学和分子生物学的医学影像技术，它能够从分子层面上观察细胞的新陈代谢活动，为早期疾病尤其是肿瘤的检测和预防提供了有效依据。PET本质上是对病人体内药物的浓度分布进行成像，被注射入病人体内的放射性同位核素标记药物通过血液进入循环系统，这些物质在人体内各组织器官中将形成一定的浓度分布。由于放射性同位核素的半衰期较短，且极其不稳定，将很快发生衰变，衰变过程中所释放的正电子与附近的自由电子发生湮灭反应，产生一对方向几乎相反、能量相等，能量大小为511kev的伽玛光子对，这些光子由探测器环接收，再经由符合采集系统对这些带有放射性药物分布信息的成对光子进行处理生成sinogram (投影数据)。之后，通过相应的数学方法对投影数据进行反演求解，可重建出人体的放射性物质的空间浓度分布。而在此基础上，长时间连续的PET采样，又可以获取放射性示踪剂在人体内浓度的实时变化，近几年PET在实际医学领域尤其是在脑疾病诊断和药物开发方面得到了广泛的应用 。PET特别是动态PET可以实时提供脑内血流量、神经生物学功能代谢速率、酶活性、神经受体结合位点密度等重要参数。对于现有脑PET而言，存在着两个缺陷:首先，现有的脑PET只能对单一种类神经药理学的参数进行测量即只能测量一种示踪剂，这使得现有脑PET无法提供描述具体生理活动对应的神经环境的全部参数；其次，在对脑神经代谢参数估计时，现有的脑PET都需要进行血采样，而血采样时一种侵入式的生理检测手段，这种方法不但会造成患者的不适而且还会浪费大量的人力资源和时间，此外血采样上的任何一点失误都会对脑生理参数的估计造成巨大影响。此外，由于脑PET数据在采集，重建的过程中存在着各种误差和干扰，所以脑的PET数据不可避免的存在着各种噪声。这些噪声在很大程度上影响着脑生理参数的估计的准确性。因此，为了能更好的将脑PET数据应用于实际医疗研究中，我们需要找到一种更为有效的方法通过脑PET数据来准确快速的评估神经药理学参数。
技术实现思路
针对现有技术所存在的上述技术问题，本专利技术提供了，有效地提高了基于PET数据脑生理参数估计的准确性，并较传统方法更加便捷。—种基于Logan Plot的大脑单示踪剂代谢参数的估计方法,包括如下步骤:( I)利用探测器对注入有示踪剂的人体大脑进行探测，实时采集获取多组符合计数向量，进而重建得到与符合计数向量对应的多帧PET图像；(2)根据所述的PET图像建立各体素的TAC (放射性示踪剂浓度时变曲线)数据，并采用PCP法(Principal Component Pursuit,主元追踪法)对所述的TAC数据进行降噪处理；(3)根据示踪剂所对应参考区域内各体素降噪处理后的TAC数据确定血浓度数据；(4)根据所述的血浓度数据以及大脑目标区域内各体素降噪处理后的TAC数据，采用Logan Plot线性拟合法估算出大脑目标区域内各体素的分布容积率，即作为单示踪剂的大脑代谢参数。所述的步骤(1)中可采用FBP法(Filtered Back Projection,滤波后反投影法)或ML-EM法(Maximum Likelihood-Expectation Maximization,最大似然期望估计算法)重建与符合计数向量对应的PET图像。所述的步骤(2)中的TAC数据为一 η维数组，η为PET图像的帧数，该数组内的每一数值即对应体素在每一 PET图像中的浓度值。所述的PCP法基于以下表达式:【权利要求】1.一种基于Logan Plot的大脑单示踪剂代谢参数的估计方法，包括如下步骤: (1)利用探测器对注入有示踪剂的人体大脑进行探测，实时采集获取多组符合计数向量，进而重建得到与符合计数向量对应的多帧PET图像； (2)根据所述的PET图像建立各体素的TAC数据，并采用PCP法对所述的TAC数据进行降噪处理； (3)根据示踪剂所对应参考区域内各体素降噪处理后的TAC数据确定血浓度数据； (4)根据所述的血浓度数据以及大脑目标区域内各体素降噪处理后的TAC数据，采用Logan Plot线性拟合法估算出大脑目标区域内各体素的分布容积率，即作为单示踪剂的大脑代谢参数。2.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于:所述的PCP法基于以下表达式: 3.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于:所述的步骤(3)中对参考区域内各体素降噪处理后的TAC数据求平均，得到的数据结果即作为血浓度数据。4.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于:所述的LoganPlot线性拟合法基于以下表达式: 5.—种基于Logan Plot的大脑双示踪剂代谢参数的估计方法,包括如下步骤: (1)利用探测器对注入有双示踪剂SI和S2的人体大脑进行探测，实时采集获取多组符合计数向量，进而重建得到与符合计数向量对应的多帧PET图像；双示踪剂SI和S2的注入间隔为Tt0分钟； (2)根据所述的PET图像建立各体素的TAC数据，该TAC数据包含了前T0分钟示踪剂SI单独作用的单浓度数据以及T0分钟后双示踪剂SI和S2共同作用的双浓度数据；采用PCP法对该TAC数据进行降噪处理； (3)从降噪处理后的TAC数据\中提取前T0分钟示踪剂S1单独作用的单浓度数据，进而根据示踪剂SI所对应参考区域内各体素的TAC数据\确定血浓度数据Y1 ； (4)根据血浓度数据1以及大脑目标区域内各体素的单浓度数据，采用LoganPlot线性拟合法估算出大脑目标区域内各体素关于示踪剂SI的分布容积率，即作为示踪剂SI的大脑代谢参数； (5)根据血浓度数据Y1以及大脑目标区域内各体素的单浓度数据和关于示踪剂SI的分布容积率，通过外推法训练出大脑目标区域内关于示踪剂SI的简化参考区域房室模型； (6)根据所述的简化参考区域房室模型估算出示踪剂总作用时间内大脑目标区域内各体素关于示踪剂SI的TAC数据XS1，进而使大脑目标区域内各体素的TAC数据对应减去TAC数据Xsi即得到示踪剂总作用时间内大脑目标区域内各体素关于示踪剂S2的TAC数据Xs2; (7)根据示踪剂S2所对应参考区域内各体素的TAC数据\确定血浓度数据Y2;进而根据血浓度数据Y2以及大脑目标区域内各体素的TAC数据Xs本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于Logan Plot的大脑单示踪剂代谢参数的估计方法，包括如下步骤：（1）利用探测器对注入有示踪剂的人体大脑进行探测，实时采集获取多组符合计数向量，进而重建得到与符合计数向量对应的多帧PET图像；（2）根据所述的PET图像建立各体素的TAC数据，并采用PCP法对所述的TAC数据进行降噪处理；（3）根据示踪剂所对应参考区域内各体素降噪处理后的TAC数据确定血浓度数据；（4）根据所述的血浓度数据以及大脑目标区域内各体素降噪处理后的TAC数据，采用Logan Plot线性拟合法估算出大脑目标区域内各体素的分布容积率，即作为单示踪剂的大脑代谢参数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘华锋，于行健，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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