所见,即所得
2020-12-23 来源:西门子
所见,即所得
原创阿杜不唱歌MI V CLUB
上期介绍了图像矩阵对于PET图像空间分率的影响。本期我们来看看大矩阵图像在临床中的应用。
大矩阵提升图像分辨率和定量精度
在PET图像中,大矩阵具有更高的像素数量和更小的像素尺寸,因此呈现的图像会更清晰、图像的分辨率更高。
在临床实际应用中,当两个病灶相隔很近时,小矩阵图像将难以区分两个病灶。而大矩阵图像的像素尺寸较小,能够准确勾画病灶的边界,即使是相隔很近的病灶,也能清晰分辨。
上图中从左到右图像矩阵分别为128、256、512和880。当使用小矩阵进行成像时,病灶边缘模糊,边界不清,多个相邻病灶无法分辨,可能造成漏诊。大矩阵图像能够清晰描绘小病灶的边界,精准辨识多个独立的小病灶,同时大幅提升微小病灶的对比度。
在PET定量方面,部分容积效应(partial volume effect,PVE)是导致图像质量下降、定量不准确的常见原因。图像矩阵越小、像素尺寸越大,部分容积效应越明显。反之,图像矩阵越大,同时提高数据采样密度,能够有效地减少部分容积效应对图像的影响。
大矩阵的临床解决方案
虽然大矩阵有很多优势,但目前没有常规用于临床工作中,主要有两点原因:
(1)使用更大的图像矩阵进行重建,虽然能够提升图像的分辨率,但是对于计数量的要求非常高。过去的设备计数率低下,如果使用大矩阵会导致噪声陡增,适得其反。
(2)增大矩阵会使像素数量呈指数增长,因此数据量巨大,所需的重建时间非常长。
因此,目前临床常用的图像矩阵仍在128-256范围内。突破这一局限,需要PET整体系统的性能升级:首先,提高系统整体灵敏度、大幅提高有效计数率是实现大矩阵图像的前提;其次,图像重建计算机性能的提升也是不可或缺的因素。二者相结合,才能将大矩阵图像真正用于临床,实现PET系统分辨率的显著提升。
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