从 C 臂锥形束 CT 采集的测量正弦图数据直接重建定量脑灌注图像
图像与视频处理
2024-12-30 v2 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
为了缩短门到穿刺时间以更好地治疗急性缺血性卒中患者，使用配备在介入治疗室中的 C 臂锥形束计算机断层扫描（CBCT）获取定量脑灌注图像是非常理想的。然而，受限于慢速机架旋转速度，典型 C 臂 CBCT 的时间分辨率和时间采样密度远低于诊断成像室中的多排探测器 CT。当前的定量灌注成像包括两个级联步骤：时间分辨图像重建和灌注参数估计。对于时间分辨图像重建，由差的时间分辨率和差的采样密度引起的技术挑战导致脑动脉和组织衰减值的时间变化量化不准确。对于灌注参数估计，适当设计手工正则化以更好地求解相关的去卷积问题仍然是一个技术挑战。这两个挑战共同阻止了使用 C 臂 CBCT 获取定量准确的灌注图像。本研究的目的是通过将两个级联步骤结合成一个联合优化问题，直接从测量的正弦图数据重建定量灌注图像，从而同时解决这两个挑战。在开发的直接脑灌注参数图像重建技术 TRAINER 中，定量灌注图像被表示为在时间分辨 CT 前向模型、灌注卷积模型和被试自身测量的正弦图数据的约束下训练的主题特定条件生成模型。本文展示的结果表明，使用 TRAINER，可以使用介入治疗室中的 C 臂 CBCT 准确获取定量脑灌注图像。
引用
@article{arxiv.2412.05084,
title = {Reconstructing Quantitative Cerebral Perfusion Images Directly From Measured Sinogram Data Acquired Using C-arm Cone-Beam CT},
author = {Haotian Zhao and Ruifeng Chen and Jing Yan and Juan Feng and Jun Xiang and Yang Chen and Dong Liang and Yinsheng Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05084},
year = {2024}
}