基于小鼠全身数字体模的PET-MRI运动校正仿真研究*

徐 桓 胡红波 耿慕峰 赵庆军

正电子发射断层摄影术(positron-emission tomography，PET)成像中，呼吸运动会导致胸腹部的大部分器官发生运动位移和形变，产生运动模糊，导致图像的对比度降低，放射性活度浓度不准确而影响诊断结果，故临床应用中必须对PET进行呼吸运动校正。由于PET图像本身的分辨率、信噪比等因素的限制，对PET进行运动校正一直是个难题。PET-MRI在PET呼吸运动校正中存在巨大潜力[1]。由于磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)和PET扫描速度的一致性，使得利用MRI进行基于空间和时间的PET图像联合配准变得可行，基于MRI进行PET运动校正，有助于提高PET的图像质量[2]。基于此，本研究讨论通过仿真研究PET-MRI的呼吸运动校正技术，分别利用GATE和MRiLab程序仿真平台实现了PET和MRI部分的仿真，采用小鼠全身(mouse wholebody，MOBY)数字化仿组织体模建立小鼠的呼吸运动模型，然后利用基于重建变换平均(reconstruct transform average，RTA)的图像配准技术和运动补偿的图像重建(motion-compensated image reconstruction，MCIR)技术两种不同的重建算法实现了呼吸运动校正，并对结果进行分析[3-5]。

1 资料与方法

1.1 利用GATE实现MOBY数字体模呼吸运动PET仿真

利用GATE搭建小动物PET的仿真模型，采用圆柱状PET扫描仪结构-Cylindrical PET，LYSO晶体的几何尺寸为(1.8×1.8×15)mm3，64个晶体以8×8矩阵式构成一个模块；由22个模块围绕成一个PET环，中心孔径的直径为88 mm；3个PET环沿轴向并列排布，轴向长度为48 mm。利用MOBY数字体模生成小鼠呼吸运动模型，并导入GATE程序中，仿真选取的区域是躯干部分。利用MOBY数字体模程序创建96个横断位切片，覆盖小鼠呼吸运动模型的肺部和肝脏的躯干切片，图像分辨率为128×128，体素尺寸为0.029 cm，将整个呼吸周期分为6个阶段(phase)，腹膜的运动最大范围设置为3 mm。仿真中主要分析呼吸运动的影响，为了简化系统，未考虑心跳运动。分别在两侧肺中各生成了2个球形病灶，病灶在吸气周期的开始时刻均位于相同的冠状平面，在右肺下方的病灶直径为3 mm，其他3个病灶直径为2 mm。生成的呼吸模型活度分布如图1所示。

图1 MOBY小鼠模型的GATE仿真示图

1.2 利用MRiLab实现MOBY数字体模MRI仿真

MRI仿真的基本过程是利用MOBY建立可用于MRI的数字化体模，引入肺部呼吸运动模型，将其导入MRiLab仿真系统中，实现T1和T2加权的四维MRI影像。为了实现MRI仿真，关键步骤是为MOBY的不同组织设置不同的磁共振特性。MRI的关键组织参数包括：T1弛豫时间、T2弛豫时间、T2*弛豫时间、质子密度(proton density，PD)等组织特性。可以通过MRI扫描实验获取上述组织特性，但需进行大量的试验验证。本研究主要参照文献报道中的数据[6-7]对MOBY组织进行参数设置(见表1)。

不同磁场强度下，组织特性值会有差异，本研究设置的值为1.5T的参考值。将MRI中不同的组织特征参数分别保存为单独的配置文件，然后通过MOBY程序生成相应的数字化模型图像，利用matlab将代表不同参数值的图像合并，写入文件头并转换为符合MRiLab程序要求的格式。在MRiLab程序中选择成像区域，选择自旋回波(spin echo，SE)和梯度回波(gradient echo，GE)序列进行MRI扫描，扫描参数设置为：扫描矩阵256×256，重复时间(repetition time，TR)500 ms，回波时间(echo time，TE)30 ms，视野(field of view，FOV)140 mm。如图2所示。

1.3 呼吸运动特征提取和校正算法

最常用的减小呼吸运动影响的方法是利用呼吸同步采集，如门控(gating)。门控技术将呼吸周期分为数个不同时相，不同呼吸运动相位的采集数据分别存储在单独的时相里[2]。本研究实验中不同时相的数据在MOBY体模中设置，然后利用数据驱动的方法获取运动特征，并应用到PET运动校正中。运动特征提取技术也相应分为基于X射线计算机断层成像(computed tomography，CT)、基于MRI、基于PET本身以及联合预测技术[8-9]。

表1 MRI成像中不同组织特性

图2 利用MRiLab程序软件进行仿真实验MRI图像

基于PET的技术直接从PET图像获取运动场，而由于PET图像本身噪声大，空间信息不足，可能导致得到的运动场不够精确。可以由PET-CT得到运动场，但由于PET和CT扫描时间的巨大差异，得到的运动场可能由于患者在不同时间的呼吸运动差别而不同。随着全身同机PET-MRI的出现，使得PET和MRI同时采集成为可能。由于MRI可以提供清晰的组织解剖结构，因此可以得到更准确的运动场模型，同时，利用MRI进行运动校正还可以减少CT带来的辐射剂量增加风险(如图3所示)。

提取运动特征后，利用STIR实现RTA或运动补偿的MCIR，对呼吸运动进行补偿[10-13]。

图3 基于MRI获取运动场示图

RTA首先利用有序子集期望最大化算法(ordered subsets expectation maximization，OSEM)对呼吸运动的每个时相进行单独重建，然后通过运动校正算法，利用已知的运动场将不同时相转化为参考位置的图像并进行平均，得到运动校正的图像，其算法为公式1和公式2：

MCIR方法利用全部时相的采集数据，直接将运动形变信息结合到重建算法中，即公式3：

式中Λv(s)为第s次迭代时得到的体素v的放射性活度分布矩阵；Sl为OSEM将投影空间分为L个子集，Sl对应于投影空间中的第l个子集；Ybg为子集l和时相g情况下，测量得到的符合光子数矩阵；s为迭代次数，l=s除以L的余数；Pvb为系统投影矩阵；W和W-1：分别表示前向和反向运动向量，使得体素v’的活度值转换到体素v；G为门控划分的总时相数；Abg和Bbg分别表示每个时相的衰减系数和背景。

1.4 运动校正流程

(1)重建未经运动校正的图像。不考虑呼吸门控相位，将全部6个时相的正弦图进行累加，重建后作为包含了呼吸运动的结果；重建结果中的病灶受呼吸运动影响而产生运动模糊。

(2)重建参考图像。选定某一时像的单帧图像作为参考图像，参考图像需要长时间采集，在GATE中将采集时间设置为1200 s，以便有一个噪声水平较低的图像，用于运动校正。

(3)重建运动校正后的PET图像。进行运动校正重建的关键步骤是提取运动场，分别获取了3种不同的运动场。①由MOBY程序生成真实的运动场，描述MOBY中每个体素在6个呼吸时相的真实运动，基于该运动场重建应该会得到图像质量最好的结果；②分别从GATE程序中仿真得到的PET图像和MRiLab得到的MRI图像提取运动场，首先单独重建每个呼吸时相的图像，然后以呼吸周期中第4个时相为参考位置，利用Demons算法提取前向和反向的运动场用于重建，在实验中PET图像未进行衰减校正[14]；③利用RTA和MCIR算法分别进行OSEM重建。整个数据处理流程如图4所示。

图4 运动校正数据处理流程图

2 结果与分析

2.1 参考图像与运动模糊图像对比

在参考图像和运动模糊图像的对比中，参考图像中病灶清晰可见，4个病灶可以完全区分，而且形状完好。由于参考图像采集时间较长，噪声水平低，因此未进行任何额外的滤波处理。而对于非门控重建得到的运动模糊图像，病灶运动模糊明显，发生了明显形变，在冠状面和矢状面上，其轮廓明显变成椭圆形，在冠状面只能同时显示2个病灶，这是由于运动位移所导致(如图5所示)。

图5 参考图像和运动模糊图像对比

2.2 不同运动场重建

(1)由真实运动场重建得到的图像，由于计数率不同，相比参考图像存在一定的对比度损失，但是该重建与参考图像基本相当(如图6所示)。

图6 真实运动场重建图像

(2)对于PET导出的运动场重建，当与参考和真实运动场重建结果相比时，在使用PET导出的运动场进行呼吸运动补偿之后，所得图像中存在明显的模糊效应。然而，对于未进行校正的图像，无论是图像质量还是病灶定位精度，均有显著改进，表明基于PET本身的运动校正重建也有明显效果获得的模拟结果(如图7所示)。

图7 PET运动场重建图像

(3)由MRI导出的运动场进行呼吸校正重建后可以清楚地观察到，这种方法比由PET校正的结果要更加清晰，病变清晰可辩，无明显的运动模糊效果。对比真实运动场重建的结果，二者对比度分辨率无明显差异。分析原因是因为MRI图像对比PET图像可以提供更精确的结构和位置信息，从而实现更好的位置校正(如图8所示)。

图8 MRI运动场重建图像

2.3 不同运动场重建方法比较

(1)对不同运动场的重建方法结果进行了均方根误差(MSE)和相关系数(CC)分析，其结果表明，基于MRI的重建结果与基于真实运动场的结果差别并不明显，且优于基于PET本身的校正结果(见表2)[15]。

表2 不同运动场重建结果的比较

(2)对RTA和MCIR两种不同的校正方法同样进行了MSE和CC分析，其结果表明，RTA方法优于MCIR方法。但通过4个不同病变的复原系数百分比进行分析，MCIR方法则明显优于RTA方法(见表3，如图9所示)。

表3 不同重建方法结果的比较

图9 不同病灶对比度复原百分比(CR)柱状图

3 结论

本研究搭建了小动物PET-MRI的仿真平台，该仿真平台能够实现对PET-MRI中常用的运动校正和衰减校正算法进行研究，并分别实现了RTA和MCIR两种不同的运动校正技术；基于PET和MRI等不同运动场进行了呼吸运动校正实验研究。通过对不同的校正结果进行对比分析表明，MCIR和RTA两种不同的运动校正算法均能实现理想的运动校正结果，并证明了基于MRI图像进行PET呼吸运动校正的可行性，且相比基于PET本身的校正方法具有一定优势。

仿真实验与实际的临床应用仍有很大差距，临床中往往伴随不规则呼吸，以及心跳运动的影响，实验中的方法并未考虑这些因素，因此本研究中的呼吸运动校正方法未来仍需进一步的验证与改进。但结合门控技术，利用PET与MRI采集速度相当，能够获取一致性好的运动信息，同时利用MRI的分辨率高和对比度好的优势，实现可靠性较高的运动校正具有可行性。