《ct灌注应用》ppt课件.ppt
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1、浅谈多排螺旋CT灌注,灌注基本概念,灌注:血流通过毛细血管网,将携带的氧及其他物质输送给周围组织 脑灌注:血液输送氧气和营养物质至脑组织并加以利用的过程,一般将之等同于血流过程 脑血流量:局部脑血流量,随大脑半球的血管分布和脑功能而异;脑功能正常时,可根据需要调节CBF,这种自我调节由复杂的代谢和细胞机制控制。,灌注成像的基本问题 * 灌注成像是脑功能成像技术方法的一种 * 活体测定脑组织灌注的影像学方法 PET、SPECT、Xe-CT、MRP、CTP等 * 通过组织器官的灌注状态从细胞水平揭示脑部 疾病如:脑梗塞、脑肿瘤等的病理、生理改变,MR Perfusion的不足 半定量研究 * 采用
2、的EPI技术难以摆脱顺磁性伪影 * Gd-DTPA经血管渗漏影响T1-低估rCBV * 受磁场不均一性的影响较大,CT Perfusion的优势 * 是一种定量研究的方法 * 图像的空间、时间分辨率高 * 影响因素少,成像时间短 * 多层同层技术,CT Perfusion的基本原理 * 定量 1mg/ml的碘浓度相当于25个CT值单位(Hu)1mg碘可使1ml脑组织的CT值增加25个Hu(注入造影剂的量可表示为“Hu ml”) 故: 测得局部脑组织碘的聚集量, 即可获得局部脑组织的血流灌注量,* CT灌注的基本技术 对比剂的静脉团注(BOLUS) * 选定层面进行动态扫描 * 获得感兴趣区Ti
3、me-density Curve(TDC) * 根据数学模型计算局部脑组织的血流灌注量,数学模型分为两种 非去卷积模型:Siemens (non-deconvolution model) 利用Fick原理 ,假设没有 静脉流出,即:Cv(t)=0 去卷积模型 : GE (deconvolution model) 考虑注射对比剂后随时间推 移在组织内的残留,CT灌注的数学模型,CBV, MTT,CBF,输入动脉,输出静脉,放射性示踪剂稀释和中心 容积原理,1mg碘使1ml组织的CT值增加25HU,通过测定局部组织的碘聚集量可获得组织血流灌注,Fick 原理,F - 血流量 Ca(t) 示踪剂的动
4、脉浓度 Q(t) - 脑内示踪剂的团注 T - 示踪剂的累积时间,T,t,非去卷积算法基本原理,某时刻t 流入造影剂总量减去流出组织造影剂量等于组织内造影剂剩余量,Q(t),F Cv(t),根据Ficks定律,只有一个入口和一个出口的组织间隙,每单位体积的血流(F/V)即灌注表示为公式(1):,非去卷积算法公式,Cv(t)是引流静脉内示踪剂浓度,这个公式适用于任何时间t,当然也适用于tmax slope,见公式(2):,如果组织在造影剂从静脉开始流出前到达强化峰值,即Cv(tmax slope)=0,公式(2)就简化为公式(3):,由公式(4)计算脑血容量: 它由以下公式推导而来 公式(5)
5、Ctissue(t)、Ca(t)、Cv(t)分别是组织、动脉、静脉校正再循环后的强化曲线。由于正常灌注区组织的时间密度曲线与上矢状窦相似,所以用最大值比率代替公式(5)的积分率,从而推导出公式(4)。,非去卷积算法公式,最大斜率法总结 假设在主动脉增强达峰时静脉内尚未有造影剂流出(Ca(t)=0),组织剩余量近似等于组织强化初始阶段的最大斜率除以主动脉强化峰值 与实际状况不符,且临床常规注射速率4ml/s,会 造成血流量的低估。一般情况认为造影剂在脑组 织的循环时间为35秒,因此得出注射速率应在 10ml/s以上,非去卷积算法基本原理,去卷积模型 Q(t)=F Ca(t)R(t)=Ca(t)F
6、R(t) 代表卷积算子 Q(t) 代表组织器官的 TDC Ca(t) 代表动脉的TDC F 代表血流量 R(t) 代表脉冲剩余函数(IRF),FCa(t),Venous outlet,Arterial inlet,去卷积算法基本原理,F*Ca(t)输入组织造影剂量血流t时刻动脉内造影剂浓度,R(t) F*Ca(t)=F*1/F=1,脉冲剩余函数 (IRF),动脉注射造影剂 结果为动脉的时间密度曲线 ,显示为脉冲剩余函数,动脉时间密度曲线,组织时间密度曲线,不同浓度结果为不同的组织时间密度曲线,所有组织的时间密度曲线基于所有动脉输入曲线 ,这一过程称之为 积聚效应,积聚效应 脉冲剩余函数,组织剩
7、余曲线- Q(t),Q(t),t,Arterial inlet,Venous outlet,R(t),t,1.0,IRF=FR(t),去卷积算法,CBF.R(t),time,CBF,Area, CBV,输入动脉和测量组织的时间密度曲线是通过感兴趣CT值得到的。 血流和脉冲剩余函数的确立是通过给定测量 ROIs 的过程称之为去卷积。,原理总结: 利用供血动脉感兴趣区的数据对原始数据进行去卷积计算,得出每个象素点的脉冲剩余函数(IRF)。 IRF可以理解为在理想状态下单次脉冲注射所得到的时间密度曲线,该算法采用实际注射速率得到的动脉时间密度曲线把每个象素值转化为相应的IRF。 BF BV MTT
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