文摘

核心脏成像是一种无创、敏感方法对心脏结构和生理学提供信息。单光子发射断层扫描(SPECT)评估心肌灌注,生存能力和功能,广泛应用于临床常规。层析图像的质量是一个关键的准确诊断。图像滤波、数学处理,补偿损失的细节在一个图像,同时降低图像噪声,而且可以提高图像分辨率和限制图像的退化。SPECT图像重建,通过过滤投影迭代(FBP)分析技术,通过代数方法。本研究的目的是在心脏检查过滤器2 d、3 d、4 d SPECT应用程序和如何将这些影响图像质量的镜像SPECT图像的诊断准确性。几个过滤器,包括汉宁、巴特沃斯和Parzen过滤器,进行评估结合两种重建方法以及指定的MatLab程序。结果表明,3 d和4 d心脏SPECT巴特沃斯滤波器,对于不同的临界频率和订单,产生最好的结果。两种重建方法,迭代之间的一个可能更适合心脏SPECT,因为它提高了损伤检测能力的显著提高图像对比。

1。介绍

心血管疾病(CVD)是一个通用术语,包括各种类型的心脏病,包括冠状动脉心脏病(缺血性心脏病),肺心脏病、中风(脑血管疾病),疾病的动脉和静脉的其他疾病,心力衰竭,风湿性心脏病。心血管疾病死亡的主要原因是在发达国家占每年约1700万人死亡。据估计,CVD负责大约每3人死亡的男性和女性每5人死亡1例。心血管疾病影响婴儿、儿童和成人,男女双方,所有种族[1]。

已经注意到,在许多情况下CVD事件连接到疾病,如慢性肾脏疾病(CKD)与代谢综合征(大都会)[2]。这种疾病可能作为强有力的预测心血管疾病,允许早期诊断。

核成像中起着重要作用,被认为是目前在心血管疾病的诊断标准。单光子发射断层扫描(SPECT)和正电子发射断层扫描(PET)技术评估心肌灌注,生存能力,和功能广泛应用于临床常规3]。

层析图像的质量是一个关键的准确诊断。图像滤波可以极大地改善图像的质量和产量信息,否则可能已经错过了。有几种类型的过滤器用于医学成像和选择合适的滤波器在临床实践不是一件容易的工作4]。

通过心脏SPECT心肌灌注缺陷以及整体的冠状动脉疾病(CAD)可以检测到。心肌提供的3 d表面图像的位置和程度之间的关系在冠状动脉狭窄,观察到在心肌灌注显像。这些狭窄可以进化的影响预测和coronarography可以合理或避免。

2。心脏SPECT成像的基本原理

2.1。心肌数据采集

SPECT提供三维图像,使视觉和定量评价的心脏放射性核素分布和周围组织通过消除叠加活动从周围组织5]。

管理放射性同位素在病人的身体发出的单一记录伽马射线光子通过γ相机安装在龙门在众多预测病人。可以使用轮廓和椭圆轨道。投影收购可能会执行三种不同的方式:step-and-shoot,连续和连续step-and-shoot。使用的方法主要是step-and-shoot方法。对于一个给定的轨道,相机停在预定义的角位置和获得的投影预定义的时间期限。180度的弧通常覆盖,也就是说,右前斜45度左后斜(RAO-LPO) [5]。相等的时间用来实现相同的计数统计。

另一个参数,极大地影响了图像质量(灵敏度和分辨率)准直器的选择。这是示踪剂主要取决于活动。当^201年使用Tl低能通用瞄准仪是传统的选择。为^99年Tc-labeled代理高分辨准直仪是推荐,而^111年在和^123年I-MIBG (metaiodobenzylguanidine)介质能量准直仪通常使用(5]。

其他重要的参数需要考虑在获取投影矩阵的大小,数量的角度,每个视图和时间。投影矩阵,一个共同的经验法则是,应该使用至少三个像素图像结构为每个半宽度(应用)的响应。为每个视图的角度时间决定了统计投影图像的内容。这些参数的相互关系相当复杂。

在大多数心脏SPECT协议,180°相机旋转矩阵大小推荐(6]。二维投影首先纠正了不均匀,然后数学算法用于重建3 d矩阵选择飞机的二维投影数据。

2.2。心肌图像重建技术

重建算法的目的是计算出一个精确的3 d从获得放射性分布预测。有两种方法来重建SPECT图像,通过过滤投影迭代(FBP)分析技术,通过代数方法。

2.2.1。过滤后投影法(FBP)

过滤后投影是一种分析方法,仍然是最广泛应用于临床SPECT因为其简单,速度和计算效率。之间由两个步骤组成:过滤数据和过滤的投影数据的7]。

在二维采集、预测的每一行表示数的总和沿着一条直线通过被成像物体的深度。背投影技术重新分配的数量计数在每个特定的点沿着一条线从最初发现。这个过程是对所有像素和重复的角度。有限数量的投影集可能导致恒星的形成工件和模糊的图像。消除这个问题,预测过滤之前被投射到图像矩阵。它必须注意到背面投影过程发生在空间域数据过滤是在频域内完成的。而分析方法通常导致快速重建算法,重建图像的精度有限线积分的近似模型的重建公式为基础(8]。心脏SPECT重建过程可能获得衰减修正近似,使用后处理步骤(9]。一些重建算法近似公式应用于投影数据衰减修正。Lee-Tzuu [9应用一个简单有效的两步过程的图像。二维(2 d) SPECT与平行或风扇光束准直仪,2 d过滤背投影(FBP)算法通常用于心肌SPECT重建。

2.2.2。迭代重建方法

迭代重建具有初始估计的图像7]。大多数情况下,最初的估计很简单,例如,一个统一的活动分布。然后一组投影数据估计从最初估计使用一个数学过程称为投影。所得的预测与记录预测和两者之间的差异是用来更新估计图像。重复迭代过程,直到计算和测量数据之间的差异小于指定的预选值。

数据从SPECT系统使用并行、扇形波束和锥束准直仪可以模仿作为示踪剂的组线积分密度沿瞄准方向。因此,SPECT图像可以使用分析重构反演方法是基于一个函数之间的关系和它的线积分。

对3 d SPECT、迭代重建方法包括代数方法像代数重建技术(ART)和统计算法最大似然期望最大化(ML-EM)或命令子集期望最大化(OS-EM) [10]。ML-EM算法是一个通用的方法来解决最大似然问题通过引入一组数据,如果发现,将使ML的问题容易解决。该算法迭代计算的均值之间完整的数据,考虑到观测数据和当前图像的估计,和完整的数据的概率最大化图像空间。命令子集EM (OS-EM)方法视图的全套顺序分为子集和EM算法应用这些数据集。这产生显著改善初始收敛速度比ML-EM [8]。

2.3。在3 d和4 d心脏SPECT图像处理

在平面图像取得了几个投影角度,3 d重建可以使用不同的方法和执行适当的过滤器。第一种方法是使用一种商用软件的SPECT成像。与不同的过滤器部分讨论了此类软件5.1。另一种方法是通过使用一个指定的程序代码。这样一个MatLab代码测试部分5.2再次,对多个过滤器。当一个时空的方法是需要,心电图(ECG)封闭的SPECT可以执行。在ECG-gated SPECT,心动周期的特定部分的数据可以被孤立。该方法进一步解释部分6。

2.4。心脏SPECT图像滤波

不同滤波器类型SPECT成像处理的图像中可以产生不同的最优结果,如明星减少工件、噪声抑制、信号增强和修复(4]。过滤器的选择对于一个给定的图像处理任务通常是降噪的程度之间的妥协,细节抑制,对比度增强,以及空间频率的模式感兴趣的图像数据。

过滤器通常用于SPECT成像的坡道过滤器,高通滤波器消除工件和模糊,汉宁过滤器,一个低通平滑滤波器,汉明过滤器,也是一个低通滤波截止频率滤波器有不同的振幅,巴特沃斯滤波器,平滑噪声和保持图像分辨率,Parzen过滤器,最平滑的低通滤波器,Shepp-Logan过滤器,最平滑但分辨率最高(4]。两个增强过滤器用于心脏SPECT是梅斯过滤器,调制传递函数的函数和维纳滤波器,基于特定图像的信噪比。

过滤器主要用于心脏SPECT成像会为您提供一个更详细的在接下来的段落。更广泛的演讲的所有提到的过滤器可以在“过滤SPECT图像重建”(11]。

2.4.1。斜坡过滤器

斜坡过滤器是使用最广泛的高通滤波器,因为它不允许低频率导致的图像模糊出现。在频域给出它的数学函数 在哪里,空间频率。

斜坡是补偿滤波器,因为它消除了产生明星工件从简单的投影。因为模糊只出现在transaxial平面,过滤器只应用于飞机(12]。过滤器是线性空间频率成比例。作为一个高通滤波器坡道过滤器的严重缺点放大了统计噪声测量中。为了减少高频放大的坡道过滤总是与低通滤波器相结合。

2.4.2。巴特沃斯滤波器

巴特沃斯滤波器是滤波器主要用于核医学。巴特沃斯滤波器是一个低通滤波器。它的特点是两个参数:临界频率,这一点上,过滤其碾轧零开始,订单或权力13]。因为它是前面提到的订单变化的斜率过滤器。因为这不仅能够改变临界频率而且碾轧的陡度,巴特沃斯滤波器既能使平滑噪声和保持图像分辨率。巴特沃斯滤波器在空间域是由以下方程描述: 在哪里空间频率域,是临界频率,过滤器的顺序。

之前过滤通常应用于投影图像重建,但过滤效果显示在重建transaxial图像(6]。因为巴特沃斯滤波器低通滤波器,其应用结果平滑图像比没有过滤应用程序。

下临界频率对应增加平滑,与最优值取决于使用特定的放射性同位素和协议。功率因数的过滤器=(定义)两次订单,和所有频率都表达了在周期每厘米而不是周期每像素。

截止频率的选择是非常重要的,以减少噪声和保持图像细节。巴特沃斯滤波器的影响不同的截止频率与秩序(权力10)在心肌SPECT的一项研究中,由过滤反射影重建(FBP),如图1。

2.4.3。汉宁过滤器

汉宁(或损害)过滤器是一个相对简单的低通滤波器,这是一个参数来描述的,截止频率(14]。汉宁滤波器在频域定义如下: 在哪里图像的空间频率和吗是截止频率。汉宁滤波器在减少图像噪声非常有效,因为它很快达到零。然而,它并不保留边缘。的影响不同截止频率为汉宁过滤器FBP重建如图2。

2.4.4。Parzen过滤器

Parzen过滤器的另一个例子是一个低通滤波器,在频域中定义如下14]: 在哪里图像的空间频率和吗是截止频率。

Parzen滤波器是最平滑滤波器;它不仅可以消除高频噪声但也降低了图像分辨率(4]。

2.4.5。梅斯过滤器

梅斯过滤器是一个函数的调制传递函数(MTF),它是基于测量γ相机系统的MTF。MTF描述系统如何处理或降低频率。梅斯恢复滤波器在频域定义如下(19]: 在哪里空间域和吗是一个参数控制的程度反滤波器低通滤波器卷前后面是零。

方程(5)的产品是反滤波器(第一项)和一个低通滤波器(连任)。

count-dependent梅斯过滤器。

2.4.6。维纳滤波器

维纳滤波器是基于信噪比(信噪比)的一个特定的形象。一维维纳滤波器的频域形式定义如下(20.]: 在MTF成像系统的调制传递函数,噪声功率谱,功率谱是对象。与梅斯过滤器,维纳逆滤波器的乘积(显示分辨率复苏)和低通滤波器(显示了噪声抑制)。为了应用维纳滤波器有必要知道先天的MTF,对象的功率谱和功率谱的噪声。必须注意到,无法确切地知道MTF或任何图像的信噪比。由于所使用的数学模型优化梅茨和维纳滤波器都是不确定的(4]。

2.4.7。心脏SPECT过滤器的依赖

γ相机系统提供广泛选择的过滤器在心脏SPECT在许多类型的考试。过滤器的选择取决于几个参数(4,21]:(我)同位素的能量、计数的数量和活动管理;(2)统计噪声和背景噪音水平;(3)的类型器官成像;(iv)我们想获得的信息从图像;(v)准直器的使用。

过滤器的选择必须确保最好的折中降噪和分辨率的图像。

3所示。心脏SPECT:研究比较各种过滤器的幻影

心肌SPECT是行之有效的,非侵入性技术来检测flow-limiting冠状动脉疾病在压力和其他条件。比较后的心肌放射性药物的分布压力和静止心肌可行性提供信息,诱导灌注异常,区域心肌运动,和增厚。在心脏SPECT,最常用的放射性示踪剂铊- 201 (^201年Tl)和锝99 m ()标记代理sestamibi和tetrafosmin等。根据文献,敏感性、特异性和准确性心脏SPECT的变化从71%提高到98%,33%,89%,和72%到95% (22,23]。

心肌SPECT图像质量退化的几个因素。最重要的因素是影响心肌灌注SPECT图像质量的统计涨落光子探测,通过组织光子的衰减,散射辐射(24]。特别是核心脏病学图像,由于其相对较低的数量统计(乳房衰减,肥胖症患者),往往会有更大数量的图像噪声(25]。图像滤波是必要的补偿这些影响,因此改善图像质量。

为了测试和改善图像质量的SPECT专门建造的幻影中用于测量。这样的一个例子是宠物/ SPECT性能的幻影,设计和开发由卡尔森和科尔文(26),侥幸生物医学、核Associates(图3)。实现不同的过滤器的效果卡尔森炎热地区的幻影SPECT图像进行了测试,以评估热区域的感知图像质量以及其检测能力,至于过滤器。研究结果表明,放射性核素分布时产生的更精确的位置使用Ram-Lak和Shepp-Logan滤波器截止频率为0.4 (15]。

一个心脏插入(图3卡尔森(d))可以使用幻影模仿人类心脏的心肌灌注研究。“心”大约是直径8厘米,厚1.5厘米空心墙,“这可能是含满了一个解决方案或。插入放置在源罐可以充满放射性背景解决方案(26]。评价心脏等数据采集和重建方法可以执行以及非均匀衰减和散射补偿方法的定量评价。重建的心脏插入图片有助于标准化。

创建另一个三维模拟器来满足一般的成像需求和心脏核医学成像部门设计,Inc . (MDI)。2012年SNMMI心脏SPECT心肌灌注研究幽灵模拟器,可以执行和区域灌注异常的量化。发现可以评估他们的诊断和预后意义而言(16]。你可以使用它来执行两个图像的视觉和半定量的评价。SNMMI心脏幻影的图片(图所示4)。

图像处理的标准化范围心肌SPECT成像的滤波器类型特定的过滤器。此外,只有特定的值的截止频率和秩序或权力选择优化图像处理时间和临床结果。

Takavar et al。27研究了测定的最佳滤波器心肌SPECT使用一个模拟心脏左心室的幻影。过滤器如Parzen,汉宁、汉明和巴特沃斯和特征参数的组合应用于幽灵的图像。为定量分析对比选择最佳滤波器,信噪比(信噪比)和缺陷大小条件进行了分析。在这些标准提供了一个从1到20的数字,1为最坏的和最好的20对比度和信噪比,同时为最大的缺陷大小和20 1最小的。对于每一个过滤器,最后则是总额的标志前面的参数。研究表明,Parzen过滤不适合心脏研究。0.325 Nq和0.5的截止频率Nq给汉宁和汉明过滤器最好的总体结果,分别。巴特沃斯滤波器订单11和截止0.45 Nq给最好的图像质量和尺寸精度。

SPECT心肌的一种确定适当的过滤器是由Salihin和扎卡里亚14]。在这项研究中心脏幻影充满了4.0μCi /毫升(0.148兆贝可/毫升)解决方案。过滤器的功能评估在这个研究包括了巴特沃斯,汉明,汉宁,Parzen过滤器。从这些过滤器,272种组合滤波器参数的选择和应用于投影数据。测定的最佳滤波器Tanavar et al。27)方法应用(20.]。研究表明,巴特沃斯滤波器成功最好的信噪比之间的妥协和细节图像而Parzen滤波器产生最好的准确的尺寸。

同一组(28)调查之间的关系并优化巴特沃斯滤波器的截止频率和lung-heart比率心肌SPECT。研究用心脏幻影和巴特沃斯滤波器的最优截止频率和秩序确定使用Takavar等人的方法(27]。截止频率之间的线性关系和lung-heart比被发现,这表明每个病人的lung-heart比率必须考虑,以选择最佳的巴特沃斯滤波器的截止频率。

链接等。20.)检查维纳滤波器在心肌灌注的影响^201年Tl SPECT。这项研究是在19日狗和显示,维纳滤波器改善区域心肌灌注缺陷的量化。

在心肌灌注的一项研究sestamibi,研究者探索不同的过滤器的效果对比的叛逃的位置。计算表明,最大对比正常和叛逃心肌可以获得使用梅茨(最大值宽度3.5 - -4.5像素,8 - 9.5)的订单,维纳(应用3.5 4),巴特沃斯(图0.3 - -0.5,订单3 - 9)和汉宁(图0.43 - -0.5)29日]。

4所示。红外与FBP在心脏SPECT

迭代重建算法(IR)允许精确建模的统计波动(噪音),生成精确的图像没有条纹工件之间,并承诺噪声抑制和改善分辨率(30.]。

最常用的红外光谱法在SPECT研究ordered-subset期望最大化(OSEM)。心肌灌注SPECT图像重建与OSEM IR算法有比处理FBP优质。灌注缺陷、解剖变异,右心室心肌与OSEM更好的可视化。同样,提高图像对比度,从而更好地定义左心室心内膜边界。OSEM改进图像质量的影响更强烈更低的数密度研究[31日]。

哈顿et al。32),在心肌灌注SPECT研究中,表明OSEM技术演示了更少的工件和改善公差预测时失踪。然而,宽容的运动工件OSEM似乎小于出口押汇(33]。赢得了et al。34),2008年,研究了红外对6例的心肌灌注成像的影响。结果表明没有统计上的显著差异在心肌灌注解释的准确性之间以及红外功能结果在统计上有显著差异的。

压力灌注成像研究,重建通过出口押汇和OSEM算法,使用巴特沃斯滤波器,如图5。相信在这种情况下诊断信息可能更容易获得通过OSEM算法。这是因为修正的图像退化影响,如衰减、散射,和分辨率退化,以及修正部分体积效应和缺失的数据,很容易被包括在生成的图像通过迭代技术(35]。

5。重建和三维心脏SPECT图像的处理

的三维(3 d)描述一个器官和器官表面的信息可以从一个2 d切片序列获得重建图像从预测到形成一个卷。体积可视化获得容积诊断有用的迹象,更熟悉的和现实的。过滤、阈值和梯度是必要的工具生产诊断3 d图像(36]。

心脏SPECT提供信息关于心肌灌注缺陷的检测,评估模式的缺陷可逆性,和整体检测冠状动脉疾病(CAD)。有关系的位置和程度在冠状动脉狭窄和心肌显像观察灌注,心肌的使用数据的三维表面图像。这使我们能够预测这些狭窄的影响进化的证明coronarography或避免它。

5.1。三维软件:过滤应用程序

Seret和Forthomme37]研究类型的商业软件对SPECT图像处理。也观察到有2巴特沃斯滤波器的定义。固定秩序和一个固定的截止频率,定义了一个平滑滤波器,导致更高的噪音水平和规模较小的应用。然而,不同的应用翻译差异与此形成鲜明对比的是,只有当他们超过0.5毫米的热棒和1毫米的冷棒使用幻影。当你考虑应用和噪声水平,更加明显差异的工作站观察OSEM重建。

研究中使用的所有软件的类型(37]表现如预期:降低滤波器截止频率之间导致较大的应用和低噪音水平和减少对比;增加产品的子集次数的迭代数量OSEM导致提高对比度和高噪音水平。

如今,在许多情况下心肌的诊断是依靠三维表面阴影图像。获得三维数据在压力和其他LV心肌,分别进行了分析和评估图像的变形,定性和定量。

由红外三维数据重建得到的ge Volumetrix软件ge Xeleris处理系统在压力和其他MPI研究(图6)。巴特沃斯滤波器截止频率0.4厘米⁻¹10、电力)是用于重建。常应用衰减校正(系数= 0.1)。这些数据被用来评估左心室变形应力和其他3 d表面形象系列。如果获得显著差异在休息和压力灌注3 d数据,位置和左心室心肌的病理的影响是公认的。

3 d表面阴影显示病人的压力和其他灌注角图像(图7)可以通过出口押汇或重建OSEM算法和改进的,通常,巴特沃斯和汉宁过滤器。三维重建的研究Tc99m tetrofosmin可能显示正常(或异常)心肌灌注,在先端,心肌的基地,和墙壁。Transaxial片用于重建和创建3 d体积显示图像。通过基地我们认识LV的腔。

5.2。通过MatLab三维重建:过滤器的应用程序

三维重建也使用指定的MatLab代码执行,为了评估不同的过滤器使用(图10),也比较心肌体积在休息和压力(图11)。在MatLab中,体积可视化可以通过构建一个三维曲面图使用的像素的身份轴和像素值转换成曲面图的高度,因此,颜色。除此之外,可以构造三维立体像素图像;SPECT预测收购;isocontours进行描述包括一定数量的像素点,最后所有的人都可以添加为了创建理想的体积图像(17]。见数据的方法8和9休息和压力条件,分别。

MatLab提供的体积足够缓慢但类似于其他代码的体积渲染。

中使用的体绘制3 d心肌使用变焦,角度为5.6度,焦距像素根据器官的大小。reprojection的大小是一样的主要输入图像的大小。

6。4 d的SPECT成像

在某些情况下可以封闭的SPECT成像心脏心电图信号,允许数据从心动周期的特定部分被孤立和提供了一个时空的方法(4 d)。它还允许结合评估心肌灌注和左心室(LV)函数在一项研究中,灌注成像可提供额外的信息无法提供。这种情况下的一个例子是3支冠状动脉疾病患者,在封闭的SPECT已经指出独自收益率更比灌注异常段(38]。

作为一个常规的SPECT收购,γ相机寄存器光子从对象在多个投影角度,通常沿着弧形的180度。在每一个投影,而不是一个静态的图像,获得一些动态图像,生成心动周期的长度,在相等的时间间隔。内的心动周期被标记的rr间隔,它对应于end-diastole,分裂到8 - 16个平等分为帧。对每一帧图像数据获取和存储在多个心脏周期。所有的数据为一个特定的框架然后加在一起,形成一个图像代表一个心动周期的特定阶段。如果时间帧加在一起结果集的图像相当于一组标准的闭塞的灌注图像。

在封闭的SPECT很大程度的平滑重建是必需的,闭塞的或总结投影数据相比,因为相对贫穷的计数39]。这是通过使用适当的过滤器。几项研究已经为此建立最合适的过滤器。

在一个^201年Tl的SPECT的研究中,有关主要心肌梗死患者(40),订单5的巴特沃斯滤波器,有六个截止频率(0.13,0.15,0.20,0.25,0.30,和0.35周期/像素),先后被测试。报告显示,筛选影响舒张期容积(类别)、收缩末期容积(ESV),左心室射血分数(LVEF)。玛丽et al。41)表明,心脏的SPECT图像重建的最佳结果^201年Tl是通过使用巴特沃斯滤波器的订单5和0.30截止频率周期/像素。

2005年(42),产生的差异变化的重建滤波器计算左室舒张期容积(类别),收缩末期容积(ESV),中风量(SV)、射血分数(LVEF)-sestamibi心肌的SPECT进行了调查研究。巴特沃斯订单4、截止频率0.25周期/像素和梅斯秩序8,宽屏一半最大4.0毫米被应用和比较。与梅斯巴特沃斯滤波器而不是过滤室产品类别和ESV明显较大,LVEF和SV没有显著改变。结果是一致的,以前的类似研究[40,43]。

7所示。讨论

SPECT过滤器可以极大地影响临床图像的质量。适当的过滤器选择和适当的平滑帮助医生诊断结果的解释和准确。

几项研究在幻影的心脏SPECT被认为是最合适的过滤器。的研究表明,3 d重建SPECT巴特沃斯滤波器成功最好的信噪比之间的妥协和细节图像,而Parzen滤波器产生最好的准确大小(20.]。最大的对比正常和叛逃心肌可以使用获得梅茨(最大值宽度3.5 - -4.5像素,8 - 9.5)的订单,维纳(应用3.5 4),巴特沃斯(图0.3 - -0.5,订单3 - 9),和汉宁(0.43 - -0.5)所规定过滤器(29日]。0.325的截止频率Nq给最好的总体结果汉宁过滤器,而巴特沃斯滤波器,订单11和切断0.45 Nq给最好的图像质量和尺寸精度27]。

最好的4 d ECG-gated SPECT重建,结果使用巴特沃斯滤波器的订单5和0.30的截止频率周期/像素(41]。

重建技术而言,使用3 d OSEM与合适的交流可以提高病变检测能力的显著提高图像对比(35]。三维迭代重建算法可能会取代FBP许多SPECT技术临床应用。

当指定的3 d重建MatLab代码是用来比较两个选择过滤器(巴特沃斯和损害)和心肌体积在休息和压力,准确诊断图像。

预计进一步显著改善图像质量将达到,这反过来会增加图像判读的信心。算法分析心肌的发展3 d图像可能允许更好地评估小和nontransmural心肌的缺陷。对于心脏疾病的诊断和治疗,准确的空间可视化心脏形状的3 d体积LV,心墙灌注起着至关重要的作用。表面材质是一个有价值的工具,用于确定存在,程度和CAD的位置。

进一步发展心脏诊断包括一个新的有前途的工具,计算心脏病。病变心脏的功能和可能的新技术在诊断和治疗可以使用最先进的全心研究模型的电生理学和机电。实现这样一个模型的典型例子是心室造型,心律失常的重要方面,包括动态特性可以显示心室纤维性颤动。执行特定的功能的计算机模拟心脏病变诊断或治疗的目的可能是一个令人兴奋的新实现计算心脏病(44]。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。