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高速ブロックの最大値A Postteriori（MAP）再構成アルゴリズムを導入し、ゲートスペクトル灌流研究の4次元再構成に適用します。RBI-Mapと呼ばれる新しいアルゴリズムは、再スケーリングされたブロック反復EM（RBI-EM）アルゴリズムに基づいています。RBI-EM、ML-EM、およびMAP-EMアルゴリズムの類似性に基づいてRBI-MAPを開発します。RBI-MapはMAP-EMよりもはるかに少ない反復を必要とするため、ML-EMとは対照的にRBI-EMまたはOS-EMを使用して得られるものと同様の加速をもたらすはずです。ただし、以前に複雑な4次元のクリーク構造が使用されている場合、前の平滑化の評価が処理時間を支配します。RBI-MAPのみの心臓領域での前期を更新するための簡単なスキームにより、MAP-EMよりも6倍の処理時間が節約されることを示します。3Dコリメーター検出器応答補償を組み込んだRBI-MAPアルゴリズムは、シミュレートされた99MTCゲート灌流研究で実証されています。RBI-MAPの結果は、RBI-EMと続いて4D線形フィルターと比較されます。シミュレートされた研究では、RBI-MAPがフィルター処理されたRBI-EMよりも、特定の程度のノイズの平滑化に対して一貫して高い欠陥コントラストを提供することがわかります。これは、RBIマップのスムージングが、線形フィルターよりも3D検出器応答補償から得られた解像度を分解するために少ないことを示していることを示しています。RBI-Mapは、臨床的に現実的な処理時間における心臓構造の良好な視覚化により、スムーズな4次元再構成を提供できると結論付けています。
高速ブロックの最大値A Postteriori（MAP）再構成アルゴリズムを導入し、ゲートスペクトル灌流研究の4次元再構成に適用します。RBI-Mapと呼ばれる新しいアルゴリズムは、再スケーリングされたブロック反復EM（RBI-EM）アルゴリズムに基づいています。RBI-EM、ML-EM、およびMAP-EMアルゴリズムの類似性に基づいてRBI-MAPを開発します。RBI-MapはMAP-EMよりもはるかに少ない反復を必要とするため、ML-EMとは対照的にRBI-EMまたはOS-EMを使用して得られるものと同様の加速をもたらすはずです。ただし、以前に複雑な4次元のクリーク構造が使用されている場合、前の平滑化の評価が処理時間を支配します。RBI-MAPのみの心臓領域での前期を更新するための簡単なスキームにより、MAP-EMよりも6倍の処理時間が節約されることを示します。3Dコリメーター検出器応答補償を組み込んだRBI-MAPアルゴリズムは、シミュレートされた99MTCゲート灌流研究で実証されています。RBI-MAPの結果は、RBI-EMと続いて4D線形フィルターと比較されます。シミュレートされた研究では、RBI-MAPがフィルター処理されたRBI-EMよりも、特定の程度のノイズの平滑化に対して一貫して高い欠陥コントラストを提供することがわかります。これは、RBIマップのスムージングが、線形フィルターよりも3D検出器応答補償から得られた解像度を分解するために少ないことを示していることを示しています。RBI-Mapは、臨床的に現実的な処理時間における心臓構造の良好な視覚化により、スムーズな4次元再構成を提供できると結論付けています。
We introduce a fast block-iterative maximum a posteriori (MAP) reconstruction algorithm and apply it to four-dimensional reconstruction of gated SPECT perfusion studies. The new algorithm, called RBI-MAP, is based on the rescaled block iterative EM (RBI-EM) algorithm. We develop RBI-MAP based on similarities between the RBI-EM, ML-EM and MAP-EM algorithms. RBI-MAP requires far fewer iterations than MAP-EM, and so should result in acceleration similar to that obtained from using RBI-EM or OS-EM as opposed to ML-EM. When complex four-dimensional clique structures are used in the prior, however, evaluation of the smoothing prior dominates the processing time. We show that a simple scheme for updating the prior term in the heart region only for RBI-MAP results in savings in processing time of a factor of six over MAP-EM. The RBI-MAP algorithm incorporating 3D collimator-detector response compensation is demonstrated on a simulated 99mTc gated perfusion study. Results of RBI-MAP are compared with RBI-EM followed by a 4D linear filter. For the simulated study, we find that RBI-MAP provides consistently higher defect contrast for a given degree of noise smoothing than does filtered RBI-EM. This is an indication that RBI-MAP smoothing does less to degrade resolution gained from 3D detector response compensation than does a linear filter. We conclude that RBI-MAP can provide smooth four-dimensional reconstructions with good visualization of heart structures in clinically realistic processing times.
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