Generalized 3D and 4D motion compensated whole-body PET image reconstruction employing nested em deconvolution

Whole-body dynamic and parametric PET imaging has recently gained increased interest as a clinically feasible truly quantitative imaging solution for enhanced tumor detectability and treatment response monitoring in oncology. However, in comparison to static scans, dynamic PET acquisitions are longer, especially when extended to large axial field-of-view whole-body imaging, increasing the probability of voluntary (bulk) body motion. In this study we propose a generalized and novel motion-compensated PET image reconstruction (MCIR) framework to recover resolution from realistic motion-contaminated static (3D), dynamic (4D) and parametric PET images even without the need for gated acquisitions. The proposed algorithm has been designed for both single-bed and whole-body static and dynamic PET scans. It has been implemented in fully 3D space on STIR open-source platform by utilizing the concept of optimization transfer to efficiently compensate for motion at each tomographic expectation-maximization (EM) update through a nested Richardson-Lucy EM iterative deconvolution algorithm. The performance of the method, referred as nested RL-MCIR reconstruction, was evaluated on realistic 4D simulated anthropomorphic digital XCAT phantom data acquired with a clinically feasible whole-body dynamic PET protocol and contaminated with measured non-rigid motion from MRI scans of real human volunteers at multiple dynamic frames. Furthermore, in order to assess the impact of our method in whole-body PET parametric imaging, the reconstructed motion-corrected dynamic PET images were fitted with a multi-bed Patlak graphical analysis method to produce metabolic uptake rate (Ki parameter in Patlak model) images of highly quantitative value. Our quantitative Contrast-to-Noise (CNR) and noise vs. bias trade-off analysis results suggest considerable resolution enhancement in both dynamic and parametric motion-degraded whole-body PET images after applying nested RL-MCIR method, without amplification of noise

Direct estimation of kinetic parametric images for dynamic PET.

Dynamic positron emission tomography (PET) can monitor spatiotemporal distribution of radiotracer in vivo. The spatiotemporal information can be used to estimate parametric images of radiotracer kinetics that are of physiological and biochemical interests. Direct estimation of parametric images from raw projection data allows accurate noise modeling and has been shown to offer better image quality than conventional indirect methods, which reconstruct a sequence of PET images first and then perform tracer kinetic modeling pixel-by-pixel. Direct reconstruction of parametric images has gained increasing interests with the advances in computing hardware. Many direct reconstruction algorithms have been developed for different kinetic models. In this paper we review the recent progress in the development of direct reconstruction algorithms for parametric image estimation. Algorithms for linear and nonlinear kinetic models are described and their properties are discussed

STIR: software for tomographic image reconstruction release 2

We present a new version of STIR (Software for Tomographic Image Reconstruction), an open source object-oriented library implemented in C++ for 3D positron emission tomography reconstruction. This library has been designed such that it can be used for many algorithms and scanner geometries, while being portable to various computing platforms. This second release enhances its flexibility and modular design and includes additional features such as Compton scatter simulation, an additional iterative reconstruction algorithm and parametric image reconstruction (both indirect and direct). We discuss the new features in this release and present example results. STIR can be downloaded from http://stir.sourceforge.net

4D-PET reconstruction using a spline-residue model with spatial and temporal roughness penalties

4D reconstruction of dynamic positron emission tomography (dPET) data can improve the signal-to-noise ratio in reconstructed image sequences by fitting smooth temporal functions to the voxel time-activity-curves (TACs) during the reconstruction, though the optimal choice of function remains an open question. We propose a spline-residue model, which describes TACs as weighted sums of convolutions of the arterial input function with cubic B-spline basis functions. Convolution with the input function constrains the spline-residue model at early time-points, potentially enhancing noise suppression in early time-frames, while still allowing a wide range of TAC descriptions over the entire imaged time-course, thus limiting bias. 
 Spline-residue based 4D-reconstruction is compared to that of a conventional (non-4D) maximum a posteriori (MAP) algorithm, and to 4D-reconstructions based on adaptive-knot cubic B-splines, the spectral model and an irreversible two-tissue compartment ('2C3K') model. 4D reconstructions were carried out using a nested-MAP algorithm including spatial and temporal roughness penalties. The algorithms were tested using Monte-Carlo simulated scanner data, generated for a digital thoracic phantom with uptake kinetics based on a dynamic [18F]-Fluromisonidazole scan of a non-small cell lung cancer patient. For every algorithm, parametric maps were calculated by fitting each voxel TAC within a sub-region of the reconstructed images with the 2C3K model. 
 Compared to conventional MAP reconstruction, spline-residue-based 4D reconstruction achieved >50% improvements for 5 of the 8 combinations of the 4 kinetics parameters for which parametric maps were created with the bias and noise measures used to analyse them, and produced better results for 5/8 combinations than any of the other reconstruction algorithms studied, while spectral model-based 4D reconstruction produced the best results for 2/8. 2C3K model-based 4D reconstruction generated the most biased parametric maps. Inclusion of a temporal roughness penalty function improved the performance of 4D reconstruction based on the cubic B-spline, spectral and spline-residue models.&#13

Kinetic Modelling in Human Brain Imaging

Geneeskunde en GesondheidswetenskappeKerngeneeskundePlease help us populate SUNScholar with the post print version of this article. It can be e-mailed to: [email protected]

SIRF: Synergistic Image Reconstruction Framework

The combination of positron emission tomography (PET) with magnetic resonance (MR) imaging opens the way to more accurate diagnosis and improved patient management. At present, the data acquired by PET-MR scanners are essentially processed separately, but the opportunity to improve accuracy of the tomographic reconstruction via synergy of the two imaging techniques is an active area of research. In this paper, we present Release 2.1.0 of the CCP-PETMR Synergistic Image Reconstruction Framework (SIRF) software suite, providing an open-source software platform for efficient implementation and validation of novel reconstruction algorithms. SIRF provides user-friendly Python and MATLAB interfaces built on top of C++ libraries. SIRF uses advanced PET and MR reconstruction software packages and tools. Currently, for PET this is Software for Tomographic Image Reconstruction (STIR); for MR, Gadgetron and ISMRMRD; and for image registration tools, NiftyReg. The software aims to be capable of reconstructing images from acquired scanner data, whilst being simple enough to be used for educational purposes

On the use of image derived input function for quantitative PET imaging with a simultaneous measuring MR-BrainPET

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012As técnicas de imagiologia são uma mais valia para a compreensão do corpo humano e deste modo constituem uma ferramenta relevante para a medicina moderna. Atualmente, as técnicas de imagiologia que apresentam uma maior especificidade e sensibilidade ao nível molecular são as técnicas de medicina nuclear, onde se destaca a tomografia por emissão de positrões (PET, acrónimo inglês de Positron Emission Tomography). Esta modalidade permite obter, de uma forma não invasiva, informação in vivo sobre a distribuição espácio-temporal de moléculas, que se encontram marcadas com um átomo emissor de positrões, os radio-traçadores. Durante as últimas décadas a PET apresentou um nível de desenvolvimento assinalável, que se refletiu na construção de sistemas de imagem direcionados a imagiologia do cérebro (High-Resolution Research Tomography, resolução espacial de 2.5mm) e de corpo inteiro (ECAT EXACT HR+, resolução espacial de 5 mm). No entanto, uma das limitações desta modalidade de imagem é o facto de apenas permitir obter uma escassa informação anatómica. De forma a potencializar a utilização das imagens de PET na prática clínica, foi proposta a sua fusão com imagens que apresentassem um elevado detalhe anatómico, como é o caso das imagens obtidas por tomografia computorizada (CT, acrónimo inglês de Computed Tomography) ou por ressonância magnética nuclear (MRI, acrónimo inglês de Magnetic Resonance Imaging). Inicialmente, a fusão de imagens médicas teve por base o co-registo de imagens adquiridas de forma não simultânea. Contudo, desta abordagem resultaram erros de co-registo, devido às diferenças existentes no posicionamento do paciente nas várias aquisições, o que não permitiu explorar na sua totalidade as potencialidades de cada técnica de imagiologia. De forma a ultrapassar este problema foi proposto o desenvolvimento de sistemas de imagem híbridos. Durante a década de 90, os sistemas de PET/CT foram os primeiros sistemas de imagem híbridos a serem propostos e serem introduzidos na prática clínica. No entanto, o facto de as técnicas de CT utilizarem radiação ionizante e por as suas imagens apresentarem um reduzido contraste entre os tecidos moles impulsionaram o estudo de sistemas de imagem PET/MRI, onde estes problemas não são verificados. Nestes sistemas o elevado detalhe anatómico da MRI adiciona valor à imagem molecular de PET e vice-versa. No entanto, a utilização de detetores e de eletrónica sensível a campos magnéticos, por parte dos sistemas de PET, dificultou o avanço destes sistemas híbridos de imagem. Em 2006, após o desenvolvimento de detetores e de eletrónica não sensível a campos magnéticos, os fotodíodos de avalanche (APD, acrónimo inglês de Avalanche Photodiode), estes sistemas híbridos de imagem surgiram pela primeira vez. Estes detetores minimizam a interferência entre os sistemas de PET e de MRI, permitindo a aquisição de imagens em simultâneo, a partir de um único sistema. O BrainPET é o primeiro sistema de imagem de PET que permite a aquisição de imagens de PET e de MRI em simultâneo. Trata-se de um dispositivo construído para imagiologia cerebral, que foi desenvolvido pela Siemens Medical Solution Inc1. e que atualmente está instalado em quatro centros de referência em todo o mundo, Tübingen (University Hospital), Boston (Massachusetts Gene ral Hospital), Jülich (Forschungszentrum Jülich) e Atlanta (Emory University). A combinação do sistema de imagem BrainPET de alta resolução (resolução espacial de 3mm) com um sistema de imagem de MRI MAGNETOM Trio de 3 T permite a aquisição em simultâneo de imagens de PET/MRI, onde a informação anatómica, funcional e estrutural da MRI é intersectada com a informação molecular de PET. Um exame PET têm como objetivo principal obter uma imagem da distribuição dos radio-traçadores no organismo. Essa distribuição pode ser analisada visualmente ou de uma forma quantitativa. Pode também ser considerada como uma média ao longo do tempo do exame ou, separando os dados adquiridos, analisada em função do tempo. Desta forma é possível monitorizar as curvas de atividade tempo (TAC, acrónimo inglês de Time Activity Curve) de diferentes estruturas e com base nessa informação aferir sobre a sua fisiologia. Para tal é necessário: 1) imagens corrigidas para os efeitos deteriorantes da imagem e 2) modelos cinéticos. O primeiro ponto é utilizado pois os dados são afetados por diferentes fatores que deterioram a qualidade das imagens, tais como a interação dos fotões com a matéria (atenuação e dispersão) e as características do sistema (eficiência dos detetores e resolução do sistema). A capacidade de modelar ou corrigir estes efeitos sem degradar a relação sinal ruído (SNR, acrónimo inglês de Signal-to-Noise Ratio) das imagens está fortemente relacionado com a precisão das TACs, utilizadas nos modelos cinéticos. É a utilização destes modelos que permite estabelecer uma relação entre as TACs e os parâmetros biológicos que explicam o sistema biológico em estudo. Esta relação é obtida através de modelos compartimentais, que necessitam das TACs e de uma função de entrada (IF, acrónimo inglês de Input Function). Esta IF é normalmente adquirida através da colheita continua de sangue arterial na artéria radial. Contudo, este é um processo moroso, desconfortável e ao qual estão associados riscos de se realizar uma canulação arterial. Para além disso, a IF obtida por este método tem de ser calibrada em relação aos dados de PET e corrigida com um fator de dispersão e de atraso (consequência da distância percorrida pelo sangue desde o local de amostragem (artéria radial) até ao local de interesse (cérebro)). A utilização de exames dinâmicos de PET para extrair TACs referentes às artérias carótidas (CA, acrónimo inglês de Carotid Artery), através da definição de volumes de interesse (VOI, acrónimo inglês de Volume of Interest) em imagens de PET, foi proposta por alguns autores. Esta IF é denominada de função de entrada obtida a partir da imagem (IDIF, acrónimo inglês para Image Derived Input Function). Todavia, a precisão desta abordagem na identificação das CAs é limitada, devido à baixa resolução e à reduzida informação anatómica das imagens de PET. Em alternativa à utilização exclusiva das imagens de PET foi também proposta a utilização de imagens de MRI para definir as CAs, devido à sua elevada resolução e contraste nos tecidos moles. O desenvolvimento do 3 T MR-BrainPET é um excelente pré-requisito para se obter uma IDIF, pois através deste sistema é possível adquirir imagens simultâneas de MRI e de PET de alta resolução. Após a obtenção da IDIF esta necessita de ser corrigida para o efeito do volume parcial (PVE, acrónimo inglês de Partial Volume Effect), que é uma consequência da resolução do sistema e do tamanho das CAs. Este trabalho tem como objetivo investigar métodos não invasivos para estimar a IDIF de dados obtidos com o sistema de imagem híbrido 3 T- MR-BrainPET. Para tal, foram considerados três métodos de correção do efeito do volume parcial (PVC, acrónimo inglês de Partial Volume Correction): 1) Model-based PVC, que utiliza amostras de sangue venoso e 2) Recovery Coefficient e 3) Geometric Transfer Matrix (GTM), que não utilizam amostras de sangue. O método que se encontra descrito na literatura e que originou os melhores resultados foi o model-based PVC. Este método tem por base a estimação de dois coeficientes (PV e SP) utilizando as amostras de sangue venoso nos últimos instantes da TAC das CAs. Assim, o modelo assume que a IDIF é obtida através de uma combinação linear entre a IF corrigida para o PVE e uma TAC dos tecidos do lóbulo temporal adjacente à CA (Bg) (IDIF = IF_ PV + Bg_SP ). Tendo em conta o elevado impacto do ruído nas imagens de PET é de interesse estudar a influência do mesmo nas estimativas de PV e SP. Com este objetivo, utilizaram-se curvas simuladas de [18F]-FDG, às quais foram adicionadas diferentes níveis de ruído. Os resultados mostram que o aumento do ruído resulta numa sobrestimação do PV e numa subestimação do SP. Consequentemente são obtidos erros na área sob a curva (AUC, acrónimo inglês de Area Under the Curve), que é utilizada como input em diferentes modelos cinéticos. Este método apresenta ainda uma dependência do termo SP PV , onde quocientes maiores resultam em maiores erros. Este quociente é aumentado quando num passo de pós-processamento se aplica o filtro Gaussiano, uma vez que este reduz o PV e aumenta o SP (aumenta o PVE e o spillover). Com o objetivo de reduzir a influência do filtro Gaussiano, neste trabalho propomos a utilização de um filtro bilateral, o filtro bilateral híbrido (HBF, acrónimo inglês de Hybrid Bilateral Filter). Este filtro utiliza a informação anatómica das Cas de uma imagem de MRI para controlar a filtragem nos limites das CAs. De forma a avaliar o HBF e os PVC foram geradas imagens dinâmicas de [18F]-FDG PET de um sujeito saudável, com a plataforma de simulação Monte Carlo Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE). O impacto da IF foi também estudado na taxa de consumo cerebral de glucose metabolizada (CMRglu acrónimo inglês para Cerebral Metabolic Rate for Glucose). Para se obter a IDIF foram considerados não só a média dos valores no VOI (IDIF-A), mas também a média dos n pixels com valor mais elevado em cada plano no VOI (IDIF-nH) e no VOI (IDIF-nV). O HBF foi avaliado com base nos coeficientes do model-based PVC e na AUC. Os resultados obtidos mostram que os recovery coefficients, denominados de tPV, apresentam valores idênticos aos PV para a IDIF-A e a IDIF-4H a IDIF-10H. Contudo a PVC continua a ser necessária. Após a PVC, as IDIF-4H a IDIF-10H dos dados filtrados com o HBF apresentaram os menores erros em termos de AUC e CMRglu. O HBF aumenta a SNR sem deteriorar a resolução do sistema localmente. Os métodos de PVC foram também avaliados com dados reais de [18F]-FDG, [18F]-FET e [15O]-água adquiridos com o 3 T MR-BrainPET. O co-registo entre as CAs nas imagens de PET e numa imagem Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo (MPRAGE) foi validado, o que permite obter uma IDIF através da definição do VOI em imagens de MRI. Para tal, foram analisadas imagens paramétricas de CMRglu e do fluxo sanguíneo cerebral (CBF acrónimo inglês para Cerebral Blood Flow). Os resultados obtidos com os dados de [18F]-FDG mostram que os coeficientes tPV e PV estão de acordo e que o coeficiente SP é aproximadamente constante para a IDIF-A e a IDIF-4H a IDIF-8H. Estes resultados estão de acordo com os dados simulados, o que sugere que pode ser possível utilizar o tPV e um SP constante para corrigir a IDIF com estes parâmetros. Os resultados dos dados de [18F]-FET mostram que ocorreu uma sobrestimação da IDIF, o que sugere que este radio-traçador pode ter propriedades pegajosas. Para os dados de [15O]-água foi também proposto um método de correção da dispersão e do atraso, tendo por base a IDIF, o PVE, a dispersão e o atraso. Cada radio-traçador apresenta características específicas e deste modo, cada método deve ser avaliado para cada radio-traçador. O HBF foi ainda validado com dados de fantomas e de pacientes, onde foram determinados os seus parâmetros ótimos (g _ 6). Estes resultados estão de acordo com os dados de simulação Monte Carlo, onde o HBF aumenta o SNR sem deteriorar a resolução localmente. Em suma, o trabalho desenvolvido nesta dissertação mostra que a integração de um sistema de alta resolução PET (BrainPET) num sistema de imagem MRI de 3 T permite a obtenção de uma IDIF com base em VOIs definidos em imagens de MRI, devido a um co-registo excelente na região das CAs. A IDIF deve ser corrigida para o PVE. Este trabalho propõe e valida o HBF com dados simulados de fantomas e de pacientes. Um novo método de correção da dispersão e do atraso da IF é também proposto tendo em conta a IDIF e o PVE. Assim, a integração de abordagens híbridas PET/MRI abre novos horizontes para a imagiologia cerebral, onde as mais valias de cada modalidade convergem num maior número de oportunidades de conhecimento da funcionalidade cerebral.Introduction: The 3TMR-BrainPET scanner is an excellent tool to obtain an image derived input function (IDIF), due to PET/MRI simultaneous imaging. In this work, we investigated non-invasive methods to estimate an IDIF from volumes of interest (VOI) defined over the carotid arteries (CA) using the MR data. The MR information was used in the hybrid bilateral filter (HBF) and in three MR-based partial volume correction (PVC) methods (blood-free: recovery coefficient (tPV) and geometric transfer matrix (GTM); blood-based: model-based PVC). Material and methods: Synthetic data of a [18F]-FDG patient were used to evaluate the noise impact on the parameter estimation of the model-based PVC (partial volume PV and spillover SP). Monte Carlo GATE simulation data of a [18F]-FDG patient were used to evaluate the HBF and the PVC methods. Real data of a phantom and of five [18F]-FDG and three [18F]-FET scans, with venous blood samples at later times of the curve, and three [15O]-water scans, with arterial blood samples, were also used with the same goal. VOIs were drawn bilaterally over the CAs on an MPRAGE image (MR-VOI) and PET/MRI co-registration was evaluated. To estimate the IDIF, the MR-VOI average (IDIF-A), n hottest pixels per plane (IDIFnH) and n hottest pixels in VOI (IDIF-nV) were considered. Model-based PVC parameters, area under the curve and parametric images (cerebral metabolic rate for glucose and cerebral blood flow) were evaluated against blood samples. Results: An excellent PET/MRI CA co-registration was found. The HBF reduced the noise and partial volume effect (PVE), preserving the edges locally. The IDIF-nH is less influenced by PVE than IDIF-A resulting in a smaller PV, which is in accordance with the tPV. Results obtained with real data were in accordance with simulated data, where the best results (smallest AUC errors) where found with the model-based PVC. Conclusion: With the HBF the PVE and the spillover introduced by Gaussian filtering are reduced and at least the same SNR is achieved without deteriorating the resolution. The integration of a high resolution BrainPET in an MR scanner allows obtaining an IDIF from an MR-based VOI. The IDIF must be corrected for a residual partial volume effect

Improved quantification in small animal PET/MR

In translational medicine, complementary functional and morphological imaging techniques are used extensively to observe physiological processes in vivo and to assess structural changes as a result of disease progression. The combination of magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) provides excellent soft tissue contrast from MRI with exceptional sensitivity and specificity from PET. This thesis explores the use of sequentially acquired PET and MR images to improve the quantification of small animal PET data. The primary focus was to improve image-based estimates of the arterial input function (AIF), which defines the amount of PET tracer within blood plasma over time. The AIF is required to produce physiological parameters quantifying key processes such as metabolism or perfusion from dynamic PET images. The gold standard for AIF measurement, however, requires serial blood sampling over the course of a PET scan, which is invasive in rat studies but prohibitive in mice due to small total blood volumes. To address this issue, the geometric transfer matrix (GTM) and recovery coefficient (RC) techniques were applied using anatomical MR images to enable the extraction of partial volume corrected image based AIFs from mouse PET images. A non-invasive AIF extraction method was also developed for rats, beginning with the optimization of an automated voxel selection algorithm to assist in extracting MR contrast agent signal time courses from dynamic susceptibility contrast (DSC) MRI data. This procedure was then combined with dynamic contrast enhanced (DCE) MRI to track a combined injection of Gadolinium-based contrast agent and PET tracer through the rat brain. By comparison with gold standard tracer blood sample data, it was found that normalized MRI-based AIFs could be successfully converted into PET tracer AIFs in the first pass phase when fitted with gamma variate functions. Finally, a MR image segmentation method used to provide PET attenuation correction in mice was validated using the Cambridge split magnet PET/MR scanner’s transmission scanning capabilities. This work recommends that contributions from MR hardware in the PET field of view must be accounted forto gain accurate estimates of tracer uptake and standard uptake values (SUVs). This thesis concludes that small animal MR data taken in the same imaging session can provide non-invasive methods to improve PET image quantification, giving added value to combined PET/MR studies over those conducted using PET alone.This PhD project was supported by a Medical Research Council (MRC) studentship, with grant code SRAG/038

Stochastic Optimisation Methods Applied to PET Image Reconstruction

Positron Emission Tomography (PET) is a medical imaging technique that is used to pro- vide functional information regarding physiological processes. Statistical PET reconstruc- tion attempts to estimate the distribution of radiotracer in the body but this methodology is generally computationally demanding because of the use of iterative algorithms. These algorithms are often accelerated by the utilisation of data subsets, which may result in con- vergence to a limit set rather than the unique solution. Methods exist to relax the update step sizes of subset algorithms but they introduce additional heuristic parameters that may result in extended reconstruction times. This work investigates novel methods to modify subset algorithms to converge to the unique solution while maintaining the acceleration benefits of subset methods. This work begins with a study of an automatic method for increasing subset sizes, called AutoSubsets. This algorithm measures the divergence between two distinct data subset update directions and, if significant, the subset size is increased for future updates. The algorithm is evaluated using both projection and list mode data. The algorithm’s use of small initial subsets benefits early reconstruction but unfortunately, at later updates, the subsets size increases too early, which impedes convergence rates. The main part of this work investigates the application of stochastic variance reduction optimisation algorithms to PET image reconstruction. These algorithms reduce variance due to the use of subsets by incorporating previously computed subset gradients into the update direction. The algorithms are adapted for the application to PET reconstruction. This study evaluates the reconstruction performance of these algorithms when applied to various 3D non-TOF PET simulated, phantom and patient data sets. The impact of a number of algorithm parameters are explored, which includes: subset selection methodologies, the number of subsets, step size methodologies and preconditioners. The results indicate that these stochastic variance reduction algorithms demonstrate superior performance after only a few epochs when compared to a standard PET reconstruction algorithm