Development and evaluation of a nonlinear regression model for parameter estimation using simulated and patient data
15.42 MB
avoin
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Pysyvä osoite
Verkkojulkaisu
DOI
Tiivistelmä
Non-linear regression models are common modelling methods. These are used in medical image processing and in extracting information that could be otherwise hard to extract. In PET-imaging blood flow can be measured with high accuracy when using radiowater as a tracer. Commonly time activity curves (TAC) and Arterial input functions (AIF) are measured. To extract information from this data, it is common practice to use different compartment models. In this thesis exponential non-linear regression model (NAIST) that PET-Centre had received in collaboration was further developed. This version of the model was also done for one TAC and AIF set, and it was further developed to work dynamically for large data. This model was explored further by developing another model, NASTα, that used the same exponential modelling part but had different parameter optimization decisions. PET-Centre had existing compartmental models built in TPClib that were used to evaluate how well the models eventually ended up working. The model used for measuring myocardial blood flow was called fitmbf, and the other model that measured blood flow in tissue perfusion fit_h2o. The models were evaluated using Pearson correlation coefficient. The optimized parameters were: blood flow, Va, K1, k2, vd, and α. NAIST had high to moderate correlation in flow from 0.57 to 0.92 in perfusions of 0.5-4 [ml/min/g] compared to fit_h2o. NASTα model had high to moderate correlation for flow from 0.59 to 0.99 in perfusion values of 1-3 [ml/min/g]. Both the NAIST and NASTα models had high correlation over 0.9 or near in normal ranges of perfusion for Va. With NASTα α had high correlation in perfusion of 0.5-3 [ml/min/g] and lower correlation with higher perfusion. For vd in NAIST the correlation was over or near 0.9 for perfusions in range 0.5 to 6 [ml/min/g]. In NASTα vd had correlation values over 0.8 in low perfusions from 0.5 to 2 [ml/min/g]. Patient outcomes are examined based on whether the model results cluster at the same values across patients. Some of the values did group but the models need more tuning to be able to perform with real patient data.
Epälineaariset regressiomallit ovat yleisiä mallinnusmenetelmiä. Näitä käytetään lääketieteellisessä kuvankäsittelyssä ja sellaisen tiedon poimimisessa, jota muuten olisi vaikea saada. PET-kuvantamisessa verenvirtausta voidaan mitata suurella
tarkkuudella käyttämällä merkkiaineena radiovettä. Yleensä mitataan aikaaktiivisuuskäyriä (TAC) ja valtimoiden sisääntulofunktioita (AIF). Näistä tiedon poimimiseksi on yleistä käyttää erilaisia lokeromalleja. Tässä opinnäytetyössä jatko kehitettiin PET-keskuksen yhteistyössä saamaa eksponentiaalista epälineaarista regressiomallia (NAIST). Tämä versio mallista oli tehty yhdelle TAC- ja AIF-joukolle, ja sitä jatko kehitettiin toimimaan dynaamisesti suurten tietomäärien kanssa. Tätä mallia kehitettiin edelleen luomalla toinen malli, NASTα, joka käytti samaa eksponentiaalista mallinnusosaa, mutta jolla oli erilaiset parametrien optimointimenetelmät. PET-keskuksella oli TPClib-lokeromalleja, joita käytettiin arvioimaan, kuinka hyvin uudet mallit lopulta toimivat. Sydänlihaksen verenvirtauksen mittaamiseen käytettyä mallia kutsuttiin fitmbf:ksi ja toista mallia, joka mittasi verenvirtausta kudosperfuusiossa fit_h2o:ksi. Malleja arvioitiin Pearsonin korrelaatiokertoimella. Optimoidut parametrit olivat: verenvirtaus, Va, K1, k2, vd ja α. NAIST:n virtauskorrelaatio oli korkea tai kohtalainen välillä 0,57–0,92 perfuusioissa 0,5–4 [ml/min/g] verrattuna fit_h2o:hon. NASTα-mallin virtauskorrelaatio oli korkea tai kohtalainen välillä 0,59–0,99 perfuusioarvoilla 1–3 [ml/min/g]. Sekä NAIST- että NASTα-malleilla oli korkea korrelaatio, yli 0,9 tai lähellä, normaalilla perfuusioalueella Va:lle. NASTα:n tapauksessa α:lla oli korkea korrelaatio perfuusiossa 0,5–3 [ml/min/g], ja matalampi korrelaatio korkeamman perfuusion yhteydessä. NAIST:n vd:n korrelaatio oli yli 0,9 tai lähellä sitä, perfuusio väleillä 0,5-6 [ml/min/g]. NASTα-tutkimuksessa vd:n korrelaatioarvot olivat yli 0,8 matalilla perfuusioilla välillä 0,5–2 [ml/min/g]. Potilastuloksia tarkastellaan sen perusteella, onko mallien tulokset ryhmittyneet samoihin arvoihin potilaittain. Jotkin arvot ryhmittyivät, mutta mallit tarvitsevat lisää hienosäätöä, jotta ne voivat toimia oikean potilas datan kanssa.