基于梯度矢量方向非线性扩散滤波器（GVOF）的正电子发射断层扫描（PET）图像增强以实现放射性浓度准确量化
图像与视频处理
2020-06-03 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
由于PET相机信噪比（SNR）低、空间分辨率差以及有限图像采样约束，使用正电子发射断层扫描（PET）准确量化体内放射性示踪剂摄取是一项具有挑战性的任务。此外，病灶间SNR与对比度的差异以及病灶大小的变化使得量化更加困难。改善量化的方法之一是通过高斯滤波器（GF）进行重建后滤波。边缘保持双边滤波器（BF）与非线性扩散滤波器（NDF）是GF的替代方案，可在不降低图像分辨率的情况下改善SNR。然而，这些边缘保持方法的性能仅在高计数和低噪声情形下为最优。本文提出一种新颖的无参数基于梯度矢量方向的非线性扩散滤波器（GVOF），其对统计涨落（例如SNR、对比度、大小等）不敏感。将GVOF方法应用于以NEMA体模采集的具有不同对比度与噪声水平的PET图像，揭示GVOF方法相较原始及其他滤波图像提供了最高的SNR、CNR（对比度噪声比）与分辨率。对于直径>2cm且部分容积效应（PVE）可忽略的球体，估计代表SUVmax（最大标准化摄取值）的最大活性的百分比偏差在GVOF方法中最低。GVOF方法还改善了最大强度可重复性。GVOF对尺寸、对比度水平和SNR变化的鲁棒性使其成为准确诊断与疗效评估的合适后滤波方法。此外，其不论SNR如何均能提供准确定量测量的能力，也可有效降低放射性剂量。
引用
@article{arxiv.2006.00273,
title = {Positron Emission Tomography (PET) image enhancement using a gradient vector orientation based nonlinear diffusion filter (GVOF) for accurate quantitation of radioactivity concentration},
author = {Mahbubunnabi Tamal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00273},
year = {2020}
}