@misc{oai:repo.qst.go.jp:00069554,
 author = {志田原, 美保 and 関, 千江 and 長縄, 美香 and 坂田, 宗之 and 石川, 雅智 and 菅野, 巖 and 石渡, 喜一 and 木村, 裕一 and 志田原 美保 and 関 千江 and 長縄 美香 and 坂田 宗之 and 菅野 巖 and 石渡 喜一 and 木村 裕一},
 month = {Oct},
 note = {目的: Logan Graphical Analysis（LGA）はノイズが大きい場合に分布体積（VT）を過小評価するため定量画像化に適さないことがある。本研究ではVTの定量画像化を目的として、LGAの代替法である最尤推定を用いたグラフィカル解析法(LEGA)にMAP推定を導入した。方法:提案手法MEGAは、様々なVTから得られた時間-放射能曲線を事前準備し、その中で最もPETで実測された時間-放射能曲線と形が一致するものを特徴空間でマハラノビス距離を用い選定し、最適なVTを決定する手法である。MEGAの性能を評価するためにシミュレーションデータを行いLGA,LEGAと比較した。既知のVT (9.9 〜 61.5 mL/cm3)を持つノイズを付加したTACを500個作成し、バイアス、ばらつきについて評価を行った。結果: GAでみられる過小評価はLEGA,MEGAにより改善された。また、推定値のばらつきはLEGAに比べてMEGAの方が小さいことが確認された。結論:本提案手法はLEGAに比べVTの定量画像化に適していることが示唆された。, 第48回日本核医学会学術総会},
 title = {PET脳神経受容体画像化におけるMAP推定を用いたグラフィカル解析法の提案},
 year = {2008}
}