具有可变特异性结合动力学的动态PET图像解混
计算机视觉与模式识别
2017-12-12 v2 数据分析、统计与概率
统计方法学
摘要
为分析动态正电子发射断层扫描图像，文献中已考虑了多种通用多变量数据分析技术，如主成分分析、独立成分分析、因子分析和非负矩阵分解。然而，这些传统方法忽略了描述具有特异性结合的组织动力学行为的时间-活度曲线中可能存在的非线性变化，这限制了它们恢复可靠、可理解和可解释的数据描述的能力。本文提出了一种替代分析范式，该范式考虑了示踪剂在游离隔室与特异性结合配体隔室之间交换速率的空间波动。该方法依赖于通常应用于高光谱领域的线性解混概念，它将非负矩阵分解与确保混合物详尽描述的和为一约束相结合。对应于特异性结合组织的特征的空间变异性通过一个扰动成分被显式建模。该方法的性能在合成数据和真实数据上均进行了评估，并显示出与其他传统分析方法相比具有竞争力。所提方法改善了特异性结合情况下的因子估计和比例提取。对特异性结合因子变异性的建模对动态PET图像分析具有强大的潜在影响。
引用
@article{arxiv.1707.09867,
title = {Unmixing dynamic PET images with variable specific binding kinetics},
author = {Yanna Cruz Cavalcanti and Thomas Oberlin and Nicolas Dobigeon and Simon Stute and Maria Ribeiro and Clovis Tauber},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.09867},
year = {2017}
}