Analysis of Variance in Neuroreceptor Ligand Imaging Studies

Radioligand positron emission tomography (PET) with dual scan paradigms can provide valuable insight into changes in synaptic neurotransmitter concentration due to experimental manipulation. The residual t-test has been utilized to improve the sensitivity of the t-test in PET studies. However, no further development of statistical tests using residuals has been proposed so far to be applied in cases when there are more than two conditions. Here, we propose the residual f-test, a one-way analysis of variance (ANOVA), and examine its feasibility using simulated [11C]raclopride PET data. We also re-visit data from our previously published [11C]raclopride PET study, in which 10 individuals underwent three PET scans under different conditions. We found that the residual f-test is superior in terms of sensitivity than the conventional f-test while still controlling for type 1 error. The test will therefore allow us to reliably test hypotheses in the smaller sample sizes often used in explorative PET studies

Validation et exploitation d\u27un simulateur TEP de Monte Carlo

La validation d\u27algorithmes dédiés au traitement, à la reconstruction ou à l\u27analyse de données TEP est une étape nécessaire. La stratégie généralement suivie consiste à comparer le résultat obtenu avec des données de référence. La connaissance de ces données de référence est difficilement accessible à partir d\u27images réelles TEP. Une alternative consiste à simuler l\u27 image TEP à partir d\u27un fantôme numérique. Cette méthodologie offre une grande flexibilité puisque les fantômes numériques peuvent être très réalistes et elle permet aussi de contrôler les paramètres qui dégradent la qualité de l\u27image résultant du processus d\u27acquisition. Le but de ce travail de thèse est de valider le modèle de simulation de données TEP d\u27un simulateur de Monte Carlo (PET-SORTEO)et deuxièmement d\u27exploiter le simulateur pour la conceptation, et la validation de méthodes de correction et de traitements des données TEP

Validation et exploitation d'un simulateur TEP de Monte Carlo

La validation d'algorithmes dédiés au traitement, à la reconstruction ou à l'analyse de données TEP est une étape difficile mais nécessaire. La stratégie généralement suivie consiste à comparer le résultat obtenu avec des données de référence, comme par exemple la cartographie exacte de l'activité présente dans le champ de vue du tomographe ou l'anatomie de l'objet imagé. La connaissance de ces données de référence est difficilement accessible à partir d'images cliniques réelles obtenues par tomographie par émission de positons. En conséquence, l'étape de validation repose souvent sur l'utilisation d'images TEP provenant de l'acquisition de fantômes physiques, de géométries et de contenus connus. Les fantômes physiques utilisés sont cependant souvent des objets de géométries simples (sphère, cylindre), ne permettant pas d'obtenir d'images de radioactivité de distributions spatio-temporelles proches d'images TEP de patients. Une autre possibilité consiste alors à simuler une image TEP à partir d'un fantôme numérique. Cette dernière possibilité offre une grande flexibilité puisque les fantômes numériques peuvent être très complexes et permettent une description réaliste des distributions radioactives rencontrées lors d'acquisitions réelles. En effet, l'objet émetteur peut alors être décrit à partir de données anatomiques réelles. Simuler les processus d'acquisition permet aussi de contrôler les paramètres qui dégradent la qualité de l'image résultant du processus d'acquisition TEP. La simulation d'images TEP réalistes implique donc la génération des données brutes TEP (émission et transmission) à partir de carte d'activités voxelisées, la correction et la reconstruction des données en images TEP 3D ou 4D. Les simulateurs de type Monte Carlo sont généralement utilisés pour la simulation des données brutes puisqu'ils permettent une bonne modélisation des phénomènes physiques ainsi que de la fonction de transfert du tomographe. Cependant, les méthodes de type Monte Carlo peuvent être coûteuse en temps de calcul et en ressources informatiques. PET-SORTEO est une plateforme de simulation, permettant la génération de données TEP brutes réalistes en un temps de calcul acceptable. Cette plateforme est issue d'une collaboration impliquant d'une part le CERMEP à Lyon et d'autre part le McConnell Brain Imaging Centre de l'Institut Neurologique de Montréal (université McGill). La validation du modèle de génération des données TEP, incluant la simulation des projections brutes, la correction et la reconstruction restait à être réalisée. Le but de ce travail de thèse est de a) premièrement valider le modèle de simulation de données TEP de PET-SORTEO, en comparant, selon un certains nombres de critères, des données simulées et réelles obtenues dans des conditions similaires; et de b) deuxièmement exploiter le simulateur pour la conception, le développement et la validation de méthodes de correction et de traitements des données TEP. Ce manuscrit de thèse présente le modèle de simulation de PET-SORTEO, les résultats de validation mais aussi un ensemble d'applications réalisées à ce jour grâce à cet outil.The evaluation of algorithms dedicated to process, reconstruct, or analyze PET data is a challenging task. The common strategy is to compare the algorithm output to a controlled gold standard. A part of the difficulty follows from the unavailability of such ground truth with in vivo data. Consequently, validation often relies on the use of simulated data whose geometry and contents are precisely known. This method provides a great flexibility as it allows the use of realistic numerical phantoms . Also, the ability to control the factors that degrade the image formation is a significant advantage. The aim of this PhD research was to conduct first the validation experiments of the simulation model of a Monte Carlo-based PET simulator (PET-SORTEO) and second, to use the simulator as a tool for the design and development of moethods that aim at improving the quantification of the PET data.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

PCA-based approach for inhomogeneous PSF estimation and partial volume correction in PET

International audienceThe quality of the measurements obtained in Positron Emission Tomography (PET) is severely limited by partial volume effects (PVE). This study proposes a Partial Volume Correction (PVC) technique that considers the spatial variability of the system's Point Spread Function (PSF) across the Field Of View (FOV). The proposed PSF model uses Principal Component Analysis to express their variability according to a small number of components called eigen-PSF, forming an orthonormal basis. The interpolation of the coordinates of these PSFs in this created basis allows their precise estimation across the FOV of the system. The resulting image degradation model can be expressed as a weighted sum of convolutions that can be integrated efficiently into classical PVC algorithms. Initial results shows accurate PSF estimation as well as significant image restoration

A Hardware Projector/Backprojector Pair for 3D PET Reconstruction

International audienceForward and Backward projections are two computational costly steps in tomography image reconstruction such as Positron Emission Tomography (PET). To speed-up reconstruction time, a hardware projection/backprojection pair has been built following algorithm architecture adequacy principles. Thanks to an original memory access strategy based on an 3D adaptive and predictive memory cache, the external memory wall has been overcome. Thus, for both projector architectures several units run efficiently. Each unit reaches a computational throughput close to 1 operation per cycle. In this paper, we present how from our hardware projection/backprojection pair, an analytic (3D-RP) and an iterative (3D-EM) reconstruction algorithms can be implemented on a System on Programmable Chip (SoPC). First, an hardware/software partitioning is done based on the different steps of each algorithm. Then the reconstruction system is composed of two hardware configurations of the programmable logic resources (FPGA). Each one corresponds mainly to the projection and backprojection step. Our projector/backprojector has been validated with a software 3D-RP and 3D-EM reconstruction on simulated PET-SORTEO data. A reconstruction time evaluation of these reconstruction systems are done based on the measured performances of our projectors IPs and the estimated performances of the additional simple hardware IPs. The expected reconstruction time is compared with the software tomography distribution STIR. A speed-up of 7 can be expected for the 3D-RP algorithm and a speed-up of 3.5 for the 3D-EM algorithm. For both algorithms, the architecture cycle efficiency expected is largely greater than the software implementation : 120 times for 3D-RP and 60 times for 3D-EM