医学影像领域顶级期刊IEEE TMI上发文缩短动态PET扫描时间

上海交大生物医学工程学院黄秋副教授在IEEE TMI（IF=11.037）发表题为《 A Shortened Model for Logan Reference Plot Implemented via the Self-Supervised Neural Network for Parametric PET Imaging》的研究成果，将动态18F-fallypride PET动态参数成像所需的扫描时间从2小时缩短到20分钟。

研究背景

与静态PET成像相比，动态PET能够提供绝对定量信息，提高对疾病的诊断能力。但是，动态PET扫描需要更长的扫描时间，极大限制了动态PET的临床应用价值。例如，动态FDG扫描通常需要1个小时，而18F-fallypride则需要两个小时以上。

研究成果

本研究在传统的动态分析方法Logan plot的基础上加以改进，提出了快速估计算法，省略对早期信号的扫描；此外，本研究还提出基于自监督的去噪算法，在不需要训练数据集的前提下，提高参数图像质量。

无论是仿真数据还是实际数据的结果都表明，本算法仅使用20分钟（80~100分钟）的动态扫描数据便可以精确的估计出DVR参数图；此外，本研究所提出的自监督参数成像算法比高斯滤波、正则化、BM4D和DIP算法的信噪比更高。