Development of an accurate separation of two radionuclides with an artificial neural network in dual radioisotope SPECT data acquisition

在双放射性同位素 SPECT 数据采集中开发利用人工神经网络精确分离两种放射性核素的方法

• 批准号: 12670909
• 负责人: OGAWA Koichi
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: Hosei University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2000 至 2001
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12670909/
• 关键词: Scatter correction; Neural networks; Single photon emission CT; Dual isotope study; Energy spectrum; Monte Carlo simulation; Image processing; Data acquisition; 2核種同時収集

This paper presents a new method for estimating primary photons with an artificial neural network in a dual isotope SPECT study. The target isotopes are I-123 and Tc-99 m which are used for myocardial imaging (Tc-99 m MIBI and I-123 BMIPP). These two radionuclides have close photopeak energies. To estimate the primary photons we used a neural network which had three layers : one input layer with ten units, one hidden layer with twenty units and one output layer with two units. As input values to the input units, we used count ratios which were the ratios of the counts acquired with narrow energy windows (6 keV) to the total count acquired with a broad window in an energy range from 120 to 180 keV. The outputs were a primary count ratio of I-123, and a primary count ratio of Tc-99 m and I-123. With these primary count ratios and the total count we calculated the primary count of the pixel directly. The neural network was trained true energy spectra calculated by a Monte Carlo simulation. The simulation showed that an accurate estimation of primary photons was accomplished.

本文提出了一种在双同位素 SPECT 研究中利用人工神经网络估计初级光子的新方法。目标同位素是 I-123 和 Tc-99 m，用于心肌成像（Tc-99 m MIBI 和 I-123 BMIPP）。这两种放射性核素具有接近的光峰能量。为了估计初级光子，我们使用了一个具有三层的神经网络：一个具有十个单元的输入层，一个具有二十个单元的隐藏层和一个具有两个单元的输出层。作为输入单元的输入值，我们使用计数比，即在 120 至 180 keV 能量范围内通过窄能量窗口 (6 keV) 获取的计数与通过宽窗口获取的总计数的比率。输出是 I-123 的初级计数比，以及 Tc-99 m 和 I-123 的初级计数比。利用这些初级计数比率和总计数，我们直接计算出像素的初级计数。该神经网络经过训练，通过蒙特卡罗模拟计算出真实的能谱。模拟表明，完成了对初级光子的准确估计。

项目成果

山田直樹: "2核種を同時に計測するSPECTの正確な画像再構成"2001年 電子情報通信学会総合大会講演論文集 情報・システム. 338 (2001)

Naoki Yamada：“同时测量两种核素的 SPECT 的精确图像重建”2001 年 IEICE 大会论文集信息与系统 338 (2001)。

Naoki Yamada: "Quantitative image reconstruction in simultaneous I-123/Tc-99m myocardial SPECT"Conference Record of IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference. (CD-ROM). (2001)

Naoki Yamada：《同时 I-123/Tc-99m 心肌 SPECT 中的定量图像重建》IEEE 核科学研讨会和医学影像会议会议记录。

山田直樹: "2核種データを同時に収集するSPECTにおける散乱線補正"Medical Imaging Technology. 19巻4号. 275-276 (2001)

Naoki Yamada：“同时收集两种核素数据的 SPECT 中的散射辐射校正”《医学成像技术》第 19 卷，第 4 期 275-276（2001 年）。

山田直樹: "2核種同時収集型心筋SPECTにおける散乱線補正法の比較"法政大学計算科学センター研究報告. 15. 53-60 (2002)

山田直树：“双核素同时采集心肌SPECT中散射辐射校正方法的比较”法政大学计算科学中心研究报告15. 53-60（2002）。

Naoki Yamada, Koichi Ogawa: "Quantitative image reconstruction in simultaneous ^<123>I/^<99m>Tc myocardial SPECT"Conference Record of IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging. (CD-ROM). (2001)

Naoki Yamada、Koichi Okawa：“同时^<123>I/^<99m>Tc心肌SPECT中的定量图像重建”IEEE核科学研讨会和医学成像会议记录。