呼吸门控的技术分类 及在小动物PET、CT中的应用价值

呼吸门控的应用价值
由于小动物的呼吸节律受植物神经系统和大脑系统的双重控制，因此呼吸节律比心脏搏动更加多变和不规则。呼吸运动会造成小动物PET和CT图像的模糊、空间分辨率下降、PET定量偏差等。

呼吸门控技术是消除呼吸运动影响Z常用的方法。
 

呼吸门控的技术分类与介绍
根据呼吸信号的来源，可以将呼吸门控分为硬件门控和软件门控，硬件门控的呼吸信号来自传感器真实探测到的呼吸生理信号，软件门控的呼吸信号来自采集数据的分析。

1. 基于硬件的呼吸门控: 依据外接硬件设备探测的呼吸振幅信号，进行多时相或单时相分割、截取，然后将所有呼吸周期中同一时相的PET或CT数据进行合并重建，获得多幅或单幅“静止”的PET或CT图像，从而消除运动伪影，改善PET和CT图像的分辨率、信噪比及对比度。用这个方法，可提高PET或CT图像中器官和病灶边界的准确性，同时提高PET定量指标的极ng准度，包括SUV值、代谢体积、总糖酵解值等，从而提升诊断和LX评价的准确性。另外，CT采用相同或相似的硬件呼吸门控系统，PET硬件门控能够与CT同步匹配。PET与CT呼吸门控图像极ng准空间配准融合后，可进一步提高PET图像的衰减校正准确性和极ng确度。

2. 基于软件的呼吸门控：基于软件的呼吸门控是从采集的PET或CT数据流中分析、计算呼吸门控信号。计算的方法包括主成分分析法（PCA）、质心法（COM）、谱分析法（SAM）等等。一般通过感兴趣区追踪病灶、高摄取器官的运动情况，利用算法分析某些特征参数值的变化，以其反映呼吸运动程度，从而提取呼吸信号。
由于PET基于软件的呼吸门控算法常基于PET计数的变化，器官或病灶的动态计数变化（放射性显像剂的摄取、排泄等）会干扰呼吸信号计算的准确性；当病灶较小、摄取较低时，算法可能低估呼吸运动的幅度；CT基于软件的呼吸门控算法也易受动物体态、体形等影响，可能呼吸运动幅度造成误判。
此外，更重要的是，PET和CT共同使用硬件门控系统，避免了软件门控图像兼容和匹配可能存在的困难。因此，目前业界常将软件门控作为一种呼吸运动伪影校正的辅助技术，并不能替代硬件呼吸门控。
 

基于硬件的呼吸门控的图像展示

例1：通过门控技术的应用，NEMO® Micro CT扫描成像，可以有效地去除呼吸运动导致的伪影，提高了CT图像中器官边界的准确性。