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Título: Kinetic analysis and inter-subject registration of brain PET images
Autores: Bieth, Marie
Fecha: 2013
Publicador: McGill University - MCGILL
Fuente:
Tipo: Electronic Thesis or Dissertation
Tema: Applied Sciences - Computer Science
Descripción: Positron emission tomography (PET) imaging is becoming increasingly popular for understanding brain function. This thesis addresses two problems related to PET images: binding potential (BP) computation and pairwise PET image registration. We first investigate the influence of several computational choices on the calculation of binding potential maps in brain PET. Our work uses simulated data and allows us to provide some benchmarks for the choices to make for BP computation, which is an important step towards fully automated MR independent BP estimation. We then introduce a new method for pairwise dynamic PET image registration that is derived from the 3D diffeomorphic log-demons algorithm, and demonstrate an improvement over existing methods. We also present a high-resolution [11C]raclopride PET template built from 35 subjects scanned on the High Resolution Research Tomograph. As this is the highest resolution PET scanner available at the time, to the best of our knowledge, this template is the best quality representation of a PET [11C]raclopride image produced to date.
L'imagerie à émission de positrons est de plus en plus utilisée pour comprendre le fonctionnement du cerveau. Ce mémoire aborde deux sujets liés àces images: le calcul du potentiel de liaison et l'alignement de deux images. Nous étudions tout d'abord l'influence de certains choix d'implémentation sur les estimations de potentiel de liaison. Ces travaux effectués sur des données simulées nous permettent de donner des points de repère concernant les choix à faire pour calculer le potentiel de liaison, ce qui constitue un pas important vers un calcul du potentiel de liaison entièrement automatisé etindépendant d'images à résonance magnétique. Nous introduisons ensuite une nouvelle méthode pour l'alignement de deux images de tomographie à émission de positrons. Cette méthode est adaptée de l'algorithme des log-démons difféomorphiques 3D. Nous montrons que notre méthode donne de meilleurs résultats que des méthodes existantes. Nous présentons aussi un modèle de haute résolution pour l'imagerie à émissionde positrons utilisant la [11C]raclopride. Ce modèle est construit à partir de 35sujets scannés sur le tomographe de recherche à haute résolution (High Resolution Research Tomograph). Comme il s'agit du tomographe de plus haute résolution disponible à ce jour, à notre connaissance, notre modèle est l'image de raclopride de plus haute résolution jamais produite.
Idioma: en