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  1. 原著論文

パラメトリック固有空間を利用したPET動態データの雑音除去

https://repo.qst.go.jp/records/46038
https://repo.qst.go.jp/records/46038
f462a2c6-ad9f-4e92-aa7c-cf992eabd36f
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2011-05-10
タイトル
タイトル パラメトリック固有空間を利用したPET動態データの雑音除去
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 星野, 直輝

× 星野, 直輝

WEKO 458212

星野, 直輝

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本谷, 秀堅

× 本谷, 秀堅

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本谷, 秀堅

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坂口, 和也

× 坂口, 和也

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坂口, 和也

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坂田, 宗之

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坂田, 宗之

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石渡, 喜一

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石渡, 喜一

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木村, 裕一

× 木村, 裕一

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木村, 裕一

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本谷 秀堅

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坂口 和也

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坂田 宗之

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石渡 喜一

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en 石渡 喜一

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木村 裕一

× 木村 裕一

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en 木村 裕一

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本稿では,脳PET画像より得られる組織時間放射能曲線(tTAC)のノイズを除去する手法を提案する.tTACは神経受容体の全分布体積(VT)を推定する線形手法などのさまざまな受容体解析法に利用されるが,PET撮影時に加わるノイズは推定精度を低下させる.そこで,本稿ではtTACのパラメトリック固有空間に基づいて計測したtTACのノイズを除去する手法を提案する.tTACの形状はコンパートメントモデルと呼ばれる脳内におけるリガンドの挙動を表すモデルに基づき表現できる.提案法は,モデルが含む未知のパラメータを変化させつつシミュレーションすることによりtTACの固有空間を構築し,この固有空間とtTACに加わるノイズのモデルに基づきtTACの真値をMAP推定する.シミュレーションおよび臨床画像においてノイズ除去性能の評価を行った.ノイズ除去後のVT推定では,ノイズ除去前に比べ推定バイアスおよび推定分散が小さくなった.この結果,提案法はノイズ除去効果が期待できることが示された.
書誌情報 Medical Imaging Technology

巻 28, 号 5, p. 362-370, 発行日 2010-12
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0288-450X
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Ver.1 2023-05-15 23:56:36.223337
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