Abstract
The purpose of this study was to estimate internal motion using molecular sieve for quantitative improvement of lung tumor and to localize lung tumor in the small animal PET image by evaluated data. Internal motion has been demonstrated in small animal lung region by molecular sieve contained radioactive substance. Molecular sieve for internal lung motion target was contained approximately 37 kBq Cu-64. The small animal PET images were obtained from Siemens Inveon scanner using external trigger system (BioVet). SD-Rat PET images were obtained at 60 min post injection of FDG 37 MBq/0.2 mL via tail vein for 20 min. Each line of response in the list-mode data was converted to sinogram gated frames (2~16 bin) by trigger signal obtained from BioVet. The sinogram data was reconstructed using OSEM 2D with 4 iterations. PET images were evaluated with count, SNR, FWHM from ROI drawn in the target region for quantitative tumor analysis. The size of molecular sieve motion target was $1.59{\times}2.50mm$. The reference motion target FWHM of vertical and horizontal was 2.91 mm and 1.43 mm, respectively. The vertical FWHM of static, 4 bin and 8 bin was 3.90 mm, 3.74 mm, and 3.16 mm, respectively. The horizontal FWHM of static, 4 bin and 8 bin was 2.21 mm, 2.06 mm, and 1.60 mm, respectively. Count of static, 4 bin, 8 bin, 12 bin and 16 bin was 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, and 5.31, respectively. The SNR of static, 4 bin, 8 bin, 12 bin and 16 bin was 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, and 3.58, respectively. The FWHM were improved in accordance with gate number increase. The count and SNR were not proportionately improve with gate number, but shown the highest value in specific bin number. We measured the optimal gate number what minimize the SNR loss and gain improved count when imaging lung tumor in small animal. The internal motion estimation provide localized tumor image and will be a useful method for organ motion prediction modeling without external motion monitoring system.
이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.
