@misc{oai:repo.qst.go.jp:00059878,
 author = {山川, 恵介 and 北村, 圭司 and 外山, 比南子 and 上村, 幸司 and 羽石, 秀昭 and 村山, 秀雄 and 内山, 明彦 and 山川 恵介 and 北村 圭司 and 外山 比南子 and 上村 幸司 and 羽石 秀昭 and 村山 秀雄},
 month = {Jun},
 note = {PETの断面内分解能は、視野中心から離れるほど低下する。この場所による分解能の低下を考慮した再構成法はいくつか提案されているが、臨床に使われるほど確立された方法はない。
本研究では、Ordered Subsets-Expectation Maximization (OS-EM) を用いて、視野中心から半径方向rにより異なる検出器応答関数を考慮した画像再構成法を検討し、分解能が向上したPET画像を得ることを目的とする。
視野中心から半径方向の異なる距離の点線源を設定し、シミュレーションを行った。取得した投影データのプロファイル曲線から、半値幅を算出して、場所により異なる応答関数D(r) を、ガウス関数を用いて推定した。D(r) をOS-EMに組み込む方法として、投影にD(r) を考慮したOS-EM (method-1)、投影、逆投影にD(r) を考慮したOS-EM (method-2) の2種類の方法を提案した。
画像評価は、点線源と脳ファントム(Hoffman Phantom)のシミュレーションデータを用いた。点線源では、従来のOS-EMである従来法、ハード的に深さ方向の位置情報をもつdepth of interaction (DOI)法、method-1、method-2で再構成し、半値幅の比較を行った。脳ファントムでは、視野中心から約100mm離れた前頭部、後頭部の灰白質上に region of interest (ROI) を設定し、異なる反復回数 (iteration×subset) におけるROI中の平均カウント、及び root mean square uncertainty (%RMSU) を評価した。
提案手法は、従来法、DOI法より半径方向の分解能が向上し、かつ断面内分解能の均一性が向上した。脳ファントムにおいて、提案手法は、従来法と比較して、平均カウントが増加し、分解能が向上したことが示された。また、提案手法は、従来法より%RMSUが低くなることから、ノイズに対して強いことがわかった。method-1はmethod-2より速く収束した。また、method-2は収束が遅いが、反復回数の増加に関係なく、ノイズを抑えることができた。
点線源と脳ファントムのシミュレーションの結果、複雑な計算や特別なハードウェアを用いずに、中心から離れた点の断面内分解能を向上させることができた。, 第42回日本エム・イー学会},
 title = {半径方向の分解能向上を目的としたPET画像再構成法の検討},
 year = {2003}
}