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讲座报告

一种新型无标记实时追踪的脑PET运动校正方法

来源:生命科学技术学院          点击:
报告人 曾天翼 时间 3月27日10:00
地点 南校区G420 报告时间

讲座名称:一种新型无标记实时追踪的脑PET运动校正方法

讲座人:曾天翼

讲座时间:3月27日10:00

地点:南校区G420


讲座人介绍:

曾天翼,西安交大生物医学工程系学士,中国科学院大学博士,现任耶鲁大学PET中心博士后研究员。曾参与SIAT aPET和联影PET/MRI研发,现参与美国新一代脑PET计划,负责运动校正和重建算法,成果发表在Physics in Medicine & Biology (PMB),MICCAI Conference等。IEEE Transactions on Biomedical Engineering, PMB, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging等审稿人。曾获中科院院长奖学金,银芯奖学金,IEEE NSSMIC见习补助金。研究内容包括深度学习算法在PET的应用,PET重建,PET运动校正,以及PET/MRI系统


讲座内容:

脑PET扫描期间期间的头部运动会影响图像分辨率,并导致定量结果偏差。对于下一代高分辨率脑PET系统NeuroEXPLORER(NX)而言,由于其极高的空间分辨率(1.6 mm),头部运动对图像质量的负面影响进一步增强。因此,NX需要准确和连续的运动跟踪和校正,以使系统达到其性能潜力。过去,我们在传统PET / CT系统中验证了实时头部运动跟踪方法 – 联影无标记运动跟踪系统(UMT)。UMT利用红外结构光的立体视觉相机捕捉患者的实时3D面部表面,帧率达到30 Hz,精度0.2 mm。为了从UMT中导出运动矢量,每个帧的点云都使用迭代最近点(ICP)配准算法配准到参考帧。本研究的目的是通过模体扫描和NX第一次临床头部FDG扫描,获得UMT与NX之间的交叉校准信息,并在NX上验证UMT运动校正算法。


主办单位:生命科学技术学院

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