Rekonstrukce 3D obrazu z Comptonovy kamery

Abstract

Rakovina štítné žlázy je rozšířené onemocnění a nukleární zobrazovací metody hrají významnou roli v jejím diagnostikování a léčbě. Použití klasických zobrazovací modalit SPECT a PET je omezené velikostí, náklady, využitelností tracerů a citlivostí, což brání jejich širokému využití a zpomaluje pokrok v porozumění průběhu léčby. V této souvislosti se jako potenciální alternativa pro diagnostiku různých typů rakoviny objevuje Comptonova kamera, která má menší velikost, snížené náklady, vyšší citlivostí a umožňuje pracovat s více tracery. Tato práce se zabývá vývojem 3D rekonstrukční metody obrazu pro zobrazení radioléčiv z dat získaných Comptonovou kamerou. Navrhované řešení si klade za cíl splnit praktická kritéria pro medicínské použití. Byl vyvinut Monte Carlo simulátor pro generování syntetických dat a vytvořena základní rekonstrukční metoda. Prostřednictvím výpočetní optimalizace a regularizačních technik byla rekonstrukční metoda vylepšena. Evaluace byla provedena jak na syntetických, tak na reálných datech. Navrhovaná metoda vykazuje srovnatelné kvalitativní výsledky s nejlepšími dostupnými metodami, přičemž je zároveň všestranná a respektuje časová omezení. Experimentální hodnocení ukazuje její praktickou užitečnost a potenciál pro začlenění do klinického řešení.

Thyroid cancer is a prevalent disease, and nuclear imaging methods play a vital role in its diagnosis and treatment. However, the current imaging modalities, such as SPECT and PET, have limitations in terms of size, cost, sensitivity and tracer flexibility, hindering their widespread usage and impeding progress in clinical understanding of the treatment. In this context, the Compton camera, with its smaller size, reduced cost, higher sensitivity and capability to handle multiple tracers emerges as a potential alternative for diagnosing various cancer types. This thesis addresses the development of a 3D image reconstruction method for radiopharmaceutical distribution from Compton data. The proposed solution aims to meet the practicality criteria of medical radionuclide examination. A Monte Carlo simulator is developed to generate synthetic data, and a baseline reconstruction method is established. Through computational optimization and regularization techniques, the reconstruction method is refined. Evaluation is conducted on both synthetic and real data. The proposed method exhibits comparable qualitative performance to state-of-the-art methods, while being versatile and time-sensitive. The experimental evaluation demonstrates its practical usefulness and potential for incorporation into a clinical solution.