Uzaysal Duzenlileştirmenin Dinamik Pet Parametre Kestirimlerine Olan Etkisi

Abstract

Pozitron emisyon tomografisi (PET) tıbbi alanda kullanılan ve pozitron yayıcı radyonüklidlerin insan vücudundaki dağılımını üç boyutlu olarak görüntüleyen tanısal bir nükleer tıp yöntemidir. Kanser, tümör, epilepsi, koroner arter, parkinson ve alzheimer gibi çeşitli hastalıkların klinik tanısında kullanılır. Bu çalışmada kullanılan raclopride izleyicisine uygun olan iki dokulu kompartıman modeli kullanılmıştır. Bu tezde oluşturulan alti farklı gürültülü imgeler için kinetik parametre tahmininin uzaysal regülarizasyonda etkileri araştırılmıştır. Geliştirilen algoritmanın performansını değerlendirmek amacıyla, dört farklı uzaysal regülarizasyon kullanılarak parametrik görüntüler benzetim sonuçları elde edilmistir. Uzaysal regülarizasyon uygulanmayan (NR), düşük uzaysal regülarizasyonu (LR), orta uzaysal regülarizasyonu (MR), yüksek uzaysal regülarizasyonu (HR) olmak uzere dört farklı uzaysal regülarizasyon parametreleri kullanılarak simülasyonlar yapılmıştır. Deneysel çalışmalardan sonra, her uzaysal regularizasyon türü için en iyi parametre değerleri bulunmuştur.Oluşan parametrik görüntülerden yanlılık , varyans katsayısı ve ortalama karesel hata gibi istatiksel değerler farklı gürültü seviyeleri, iki farklı ilgili bölge ve dört farklı regülarizasyon parametreleri için bu değerler hesaplandı. Elde edilen zaman aktivite eğrisi ile model çıktısı kullanılarak hesaplanan bu değerleri en aza indirecek kinetik parametreleri bulmaktır. Gürültüye ve ya regülarizasyona dayalı kestirim hatalarına bakılarak çeşitli gürültü seviyelerinde ve farklı ilgili bölgeye göre uygun uzaysal regülarizasyon parametresinin bulmayı amaçlamaktadır.

Positron emission tomography (PET) is a medical imaging modality that allows a powerful tool for clinical diagnosis of various diseases such as cancer, tumor detection, epilepsy, coronary artery, parkinson and alzheimer. Different comportment models can be used according to complexity of the tissue is psychology. The purpose of the comportment models is to give information about the status of the tracer in different chemical situations or in different place like plasma, tissue. In this thesis, a comportment model with two tissues is used which is suitable for raclopride tracer. Kinetic parameter estimation of spatial regularization is not worked frequently in the literature. This work proposes a solution for different noise values according to the effects of spatial regularization on parametric images. Simulations are run by using four different spatial regularization methods as no, low, medium and high spatial regularization. Analysis of parametric images shows that proper selection of the regularization parameters is important for dynamic PET.