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MR-PET-Kopfbewegungskorrektur basierend auf der Ko-Registrierung von Multikontrast-MR-Bildern


1. Februar 2020

Zhaolin Chen, Francesco Sforazzini, Jakub Baran, Thomas Close, Nadim Jon Shah, Gary F. Egan

Wenn Messungen mit getrennten MRI- und PET-Geräten durchgeführt werden, werden sie nicht unter exakt denselben physiologischen Bedingungen durchgeführt. Daher ist die gleichzeitige Aufnahme von MR- und PET-Bildern sehr wertvoll, da sie die multiparametrische Bildgebung zum gleichen Zeitpunkt und unter den gleichen physiologischen Bedingungen ermöglicht. Gleichzeitige Aufnahmen können jedoch langwierig sein und Kopfbewegungen des Probanden können Bildartefakte verursachen, was zu einer Verschlechterung der quantitativen Genauigkeit der rekonstruierten Bilder führt.

Obwohl es eine Reihe von Techniken zur Bewegungskorrektur gibt, sind diese oft zeitaufwendig, erfordern teure Hardware oder sind ungenau.

In diesem Artikel wird eine vollautomatische PET-Bewegungskorrekturmethode vorgestellt, die als "MR-gesteuerte MAF" bekannt ist. Die Methode basiert auf der Ko-Registrierung von Multikontrast-MR-Bildern und wurde mit Hilfe von MR-PET-Daten ausgewertet, die von einer Kohorte von zehn gesunden Teilnehmern gewonnen wurden, die eine langsame Infusion von Fluordesoxyglucose ([18-F]FDG) erhielten.

In dieser, von unseren Kollegen an der Monash University, Melbourne, Australien, geleiteten Gemeinschaftsstudie wird gezeigt, dass die MR-geführte PET-Bildrekonstruktion - im Vergleich zu herkömmlichen Methoden - Artefakte, die durch Kopfbewegungen entstehen, reduziert und die Bildschärfe und quantitative Genauigkeit von PET-Bildern, die mit simultanen MR-PET-Scannern aufgenommen wurden, verbessern kann. Die vollautomatische Bewegungsschätzmethode wurde als öffentlich zugänglicher Web-Service implementiert.

Comparison of the motion correction results between the MR‐guided MAF, fixed‐MAF and for the images without motion correction, for a dynamic PET reconstruction for one test subject.

Originalpublikation:

MR-PET head motion correction based on co-registration of multicontrast MR images


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