PET/MR hibrit görüntülemede noktasal dağılım fonksiyonunun görüntü kalitesi üzerine etkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effect of point spread function on image quality in PET/MR hybrid imaging
Yazar: MERT KARAGÖZ
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA DEMİR
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı / Sağlık Fiziği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Dağılım fonksiyonları = Distribution functions ; Görüntü kalitesi = Image quality ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Pozitron emisyon tomografi = Positron-emission tomography ; Teşhis = Diagnosis ; Tıbbi fizik = Medical physics

Özet:
Amaç: PET/MR görüntülemede, noktasal dağılım fonksiyonunun (PSF) görüntüler üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi ve elde edilen sonuçlar ile sistemin görüntü kalitesinin iyileştirilmesi amaçlanmıştır.
Materyal ve Metot: Çalışma, fantom ve hasta görüntüleri kullanılarak değerlendirilmiş olup görüntüleme tüm vücut PET/MR protokolü ile gerçekleştirilmiştir. Fantom imajları ile farklı klinik durumların ve PSF modellemesi algoritması uygulamasının sonuçları araştırılmıştır. PSF modellemesi ile imajlara 1 iterasyon uygulanarak PSF'nin en büyük değerinin yarı yüksekliğindeki genişliği (FWHM) ve onda biri yüksekliğindeki genişliği (FWTM) incelenmiştir. Hasta çalışmasında ise rastgele seçilen 30 kişilik bir hasta grubu görüntülerinde küresel şekle en yakın lezyonlar belirlenerek analizler yapılmıştır. Seçilen lezyonların ve çevreleyen dokuların standart tutulum değerleri (SUV) elde edilmiştir. PSF modellemesi her bir görüntüye ayrı ayrı 1, 3 ve 5 iterasyon sayılarında uygulanarak her bir imajda kontrast (C), normalize gürültü yüzdesi (NN%), kontrast gürültü oranı (CNR) ve ortalama standart tutulum değeri (SUVmean) parametreleri hesaplanmıştır.
Bulgular: Fantom çalışmasında, lezyon dışı görüntü alanında aktivite bulunması ve bulunmaması arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmamıştır. Aynı zamanda, PSF modellemesi uygulanmayan görüntü ile uygulanan görüntü grubu arasında FWHM ve FWTM değerleri karşılaştırıldığında anlamlı fark bulunmuştur. Hasta çalışmasında, CNR değeri için PSF modellemesi uygulanmayan görüntüler ile 1 iterasyon ile uygulanan görüntüler arasında anlamlı fark bulunmamış olup karşılaştırılan diğer tüm gruplar için anlamlı farklılık bulunmuştur.
Sonuç: PSF'nin imajlarda görüntü kalitesini, SUV'yi ve lezyon saptanabilirliğini etkilediği gözlenmiştir. C, NN% ve SUVmean parametreleri PSF modellemesi algoritmasının iterasyon sayısı ile orantılı olarak artarken CNR değeri azalmıştır.

Abstract:
Aim: In PET/MR imaging, it was aimed to evaluate the effect of the point spread function (PSF) on the images and to improve the image quality of the system with the results obtained.
Method: The study was performed by using phantom and patient images with whole body PET/MRI protocol. The results of both different clinical situations and application of the PSF modeling algorithm were investigated by using the phantom images. PSF modeling was applied to the images with 1 iteration to determine the half-height width (FWHM) and one-tenth width (FWTM) of the largest value of PSF in the images. In the patient study, a group of 30 patients was randomly selected. In the images, the lesions closest to the spherical shape were identified and analyzed. Standardized uptake values (SUV) of selected lesions and surrounding tissues were obtained. The PSF modeling with 1, 3 and 5 iteration numbers were applied to the images; contrast (C), normalized noise (NN%), contrast to noise ratio (CNR), and mean standardized uptake value (SUVmean) parameters were calculated.
Results: In the phantom study, no statistically significant difference was found between the presence and absence of activity in the non-lesion image field. Besides, a significant difference was found in the FWHM and FWHM values between the without and with PSF modeling groups. In the patient study, no significant difference was found in the CNR value between the images without and with PSF modeling with 1 iteration; moreover, a significant difference was found for all other groups compared.
Conclusion: It was observed that the PSF affects image quality, SUV and lesion detectability in images. The C, NN% and SUVmean parameters increased in proportion to the number of iterations of the PSF modeling algorithm, while the CNR value decreased.