Positron emission tomography (PET) images usually suffer from incorrect quantification of the radioactive uptake of lesions due to low spatial resolution. To improve the spatial resolution based on wobble scanning, we previously proposed a sinogram-based super-resolution (SR) algorithm using a space-variant blur matrix. However, the algorithm may cause unwanted resolution loss owing to an inevitable interpolation process for preparing evenly spaced projections. In this dissertation, we propose a novel one-step line of response (LOR)-based SR framework for 3D PET images. In the framework, we efficiently determine a large number of space-variant point spread functions (PSFs) in the image space by using the scanner symmetries and the proposed PSF interpolation scheme based on non-rigid registration. Furthermore, to minimize the resolution degradation in the evenly spaced parallel-beam re-binning and to reduce the computational time in the graphics processing unit (GPU) implementation, we introduce parallel-friendly LOR reconstruction based on cone-beam reordering. We then obtain high resolution images via a one-step super-resolved 3D PET image reconstruction with low resolution sinograms measured through wobble scanning.
Meanwhile, the wobble scanning requires a moving mechanism of the patient bed or a system gantry. To alleviate this problem, we propose to use respiratory motion rather than wobble motion for 3D PET SR of images. In this proposed framework, gated list-mode PET data are acquired in a free breathing condition as in the conventional protocol of PET imaging. In addition, we acquire two low-dose CT images in a breath-hold manner at exhale and inhale phases. Using the two low-dose CT images, we estimate the 4D motion vector field (MVF) and correspondingly generate a virtual 4D CT image. The CT images have much better spatial resolution than PET images and therefore the estimated MVF can be considered reliable for PET SR reconstruction. We then estimate space-variant PSFs in the imaging field of view using a minimum number of PSFs obtained through Monte-Carlo simulations. Finally, SR reconstruction is performed by incorporating the estimated MVF and space-variant PSFs. In the SR reconstruction, to minimize the resolution degradation in the evenly spaced parallel-beam re-binning and to reduce the computational time on the GPU, we introduce a parallel-friendly spanned line of response reconstruction technique based on fan-beam reordering.
The two proposed frameworks commonly provide noticeable improvement on the spatial resolution of PET images with a considerable reduction of computational time.
양전자 방출 단층 촬영(positron emission tomography, PET) 영상은 낮은 공간해상도로 인해, 병변의 정량적 또는 정성적 측정에 어려움을 겪어왔다. 최근 PET 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해, 공간가변 블러(blur)를 이용한 사이노그램(sinogram) 기반의 초고해상도(super-resolution) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 이 방법은 사이노그램을 전처리(pre-processing)하는 과정에서 발생하는 불가피한 보간(interpolation)에 인해 해상도 감소를 일으킨다. 본 논문에서는 3차원 PET 영상을 위한 새로운 반응선(line of response, LOR) 기반 초고해상도 재구성 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시스템의 대칭성과 비강체 정합(non-rigid registration) 기반의 점상 강도 분포 함수(point spread function, PSF) 보간법을 이용하여, 시스템 전체 영역에 대한 공간가변 점상 강도 분포 함수를 효율적으로 계산한다. 또한 PET 데이터의 리비닝(re-binning) 과정에서 생기는 해상도 저하와 graphics processing unit (GPU) 상에서 계산 시간을 최소화 시키기 위해, 병렬처리에 최적화된 콘-빔(cone-beam) 반응선 기반의 재구성 기법을 제안한다. 마지막으로 워블(wobble) 촬영을 통해 획득된 여러 개의 저해상도 사이노그램을 이용하여 PET 영상의 초고해상도 재구성을 수행한다.
한편, 워블 촬영을 하기 위해서는 시스템의 겐트리(gantray) 또는 환자의 베드(bed)를 움직이는 기계 장치가 필요하다. 이러한 추가적인 기계 장치를 피하기 위해, 본 논문에서는 환자의 호흡 움직임을 이용하는 3차원 PET 영상의 초고해상도 재구성 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 일반적인 PET 촬영 프로토콜(protocol)에 따라 자유로운 호흡상태의 환자로부터 리스트모드 PET 데이터를 획득한다. 또한 호흡 정지 상태의 들숨과 날숨 각각에서 2개의 저 피폭 CT 영상을 획득한다. 획득된 2개의 저 피폭 CT 영상을 이용하여, 4차원 모션 벡터 필드(motion vector field)와 그에 따른 가상의 4차원 CT 영상을 생성한다. CT 영상은 PET 영상보다 공간 해상도가 월등히 좋기 때문에, 계산된 모션 벡터 필드는 PET 영상의 초고해상도 재구성에 적용하기에 충분히 정확하고 가정할 수 있다. 그 다음 몬테카를로(Monte-Carlo) 시뮬레이션을 통해 획득한 최소 개수의 점상 강도 분포 함수를 이용하여, 시스템 전체 영역에 대한 공간가변 점상 강도 분포 함수를 획득한다. 마지막으로 획득된 모션 벡터 필드와 공간가변 점상 강도 분포 함수를 적용하여 PET 영상의 초고해상도 재구성을 수행한다. 초고해상도 재구성 기법을 실제 임상 데이터에 적용하는데 있어, PET 데이터의 리비닝 과정에서 생기는 해상도 저하와 GPU 상에서 계산 시간을 최소화 시키기 위해, 병렬처리에 최적화된 팬-빔(fan-beam) 반응선 기반의 재구성 기법을 추가적으로 제안한다.
제안된 두 가지의 알고리즘은 상당한 수행속도 감소와 더불어 현저한 PET 영상의 공간해상도 향상을 제공한다. 시뮬레이션 데이터와 실제 임상 데이터를 통해, 정성적인 방법과 정량적인 방법으로 두 알고리즘의 성능을 검증하였다.
