| Article ID | Journal | Published Year | Pages | File Type |
|---|---|---|---|---|
| 1895171 | Zeitschrift für Medizinische Physik | 2006 | 8 Pages |
The long acquisition times (up to hours) in PET brain imaging bear a high risk of head motion, which results in artefacts like blurred images and may even lead to misinterpretation and useless data. With the increased resolution of high performance PET scanners, the influence of head movements becomes more and more relevant. Especially in the analysis of small brain structures, e.g. during ROI-analysis, head motion results in inaccuracies of quantified data. This may also influence the kinetic analysis and generate artifacts in parametric images calculat-ed from a motion-affected image sequence.This work presents the feasibility of head motion registration using an external motion tracking system. The implementation of the multi acquisition frame method and an event-by-event method to correct PET data for motion are described. The effects of motion correction are demonstrated on the basis of phantom measurements and patient data. The influence of motion correction on parametric imaging is described in a receptor study.
ZusammenfassungAufgrund der recht langen Akquisitionszeiten bei PET-Hirnaufnahmen sind Kopfbewegungen recht wahrscheinlich. Dies führt zu Artefakten wie verwischten Bildern und sogar zu Fehlinterpretationen oder unbrauchbaren Daten. Mit der zunehmenden Auflösung moderner PET-Systeme wird der Einfluss dieser Bewegungen relevanter. Speziell in der Analyse kleiner Hirnstrukturen durch beispielsweise ROI-Auswertungen kommt es aufgrund der Kopfbewegungen zu Ungenauigkeiten der quantifizierten Daten. Dies betrifft auch die kinetische Analyse und erzeugt Fehler in den parametrischen Bildern, die aus bewegungsbehafteten Bildserien berechnet wurden.Diese Arbeit zeigt die Möglichkeiten der Registrierung von Kopfbewegungen mit einem externen Bewegungserfassungssystem. Die Implementierung der Multi-Acquisition-Frame-Methode und eine ereignisbasierte Methode zur Bewegungskorrektur der PET-Daten werden beschrieben. Basierend auf Phantommessungen und Patientendaten werden die Auswirkungen der Bewegungskorrektur demonstriert. In einer Rezeptorstudie wird der Einfluss der Bewegungskorrektur auf parametrische Bilddaten beschrieben.
