文章摘要:目的:评估PET中BSREM重建算法β值对图像质量和热灶定量分析的影响,探讨模体图像重建合适的β值及其对不同直径热灶定量分析的准确性。方法:NEMA图像质量模体进行采集并用BSREM算法重建图像。评估本底变异系数（coefficient of variance,CV）、靶本比（target-to-background ratio,TBR）、对比噪声比（contrast noise ratio,CNR）及6个热灶恢复系数（hot sphererecovery coefficient,HRC）和体积恢复系数（volume recovery coefficient,VRC）。结果:随β值的增大,CV值降低,而TBR和CNR升高。其中当β值>300时:10mm热灶TBR呈现平台趋势,CNR开始缓慢下降。所有热灶随β值增大,HRC下降,而VRC升高。β值为300时:10mm热灶TBR为0.48,VRC为1.34;其余5个>13mm的热灶HRC均值为0.72 （0.65-0.72）;VRC均值为0.99 （0.86～1.05）。结论:β值为300时,图像具有较好的CV、TBR和CNR,β值对不同直径热灶的HRC和VRC的定量测定存在差异。

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论文DOI:10.26914/c.cnkihy.2020.015693

论文分类号:TP391.41;R817.4