L'analisi quantitativa di immagini PET di tracciante [11C]PIB ha ottenuto importanti parametri fisiologici, che hanno consentito di studiare la distribuzione e il deposito di placche di beta amiloide, le quali si accumulano patologicamente nel morbo di Alzheimer. In questo lavoro sono stati utilizzati e posti a confronto diversi metodi e approcci, allo scopo di valutare le tecniche migliori per la quantificazione di immagini PET. Le analisi permettono di discriminare i soggetti sani da quelli malati, trovando le regioni cerebrali colpite dalla malattia. Le analisi sono condotte con il metodo Logan GA (graphical analysis) e con il metodo EBEGA (Empirical Bayesian Estimation in Graphical Analysis): il primo è un metodo tradizionale, il secondo utilizza un nuovo framework Bayesiano che migliora le stime e fornisce immagini parametriche di qualità. E' stato sperimentano un approccio che utilizza una concentrazione plasmatica di popolazione, per valutare se è possibile applicare il Logan a livello ROI (region of interest) senza effettuare misure invasive dell'arteriale. Alle immagini PET di tracciante [11C]PIB è stata applicata la MVW-PCA (Masked Volumewise Principal-Component Analysis), una tecnica utile per individuare in modo automatico la reference region
Analisi quantitativa con regione di riferimento di immagini pET di tracciante [11C]PIB
Fietta, Enrico
2010/2011
Abstract
L'analisi quantitativa di immagini PET di tracciante [11C]PIB ha ottenuto importanti parametri fisiologici, che hanno consentito di studiare la distribuzione e il deposito di placche di beta amiloide, le quali si accumulano patologicamente nel morbo di Alzheimer. In questo lavoro sono stati utilizzati e posti a confronto diversi metodi e approcci, allo scopo di valutare le tecniche migliori per la quantificazione di immagini PET. Le analisi permettono di discriminare i soggetti sani da quelli malati, trovando le regioni cerebrali colpite dalla malattia. Le analisi sono condotte con il metodo Logan GA (graphical analysis) e con il metodo EBEGA (Empirical Bayesian Estimation in Graphical Analysis): il primo è un metodo tradizionale, il secondo utilizza un nuovo framework Bayesiano che migliora le stime e fornisce immagini parametriche di qualità. E' stato sperimentano un approccio che utilizza una concentrazione plasmatica di popolazione, per valutare se è possibile applicare il Logan a livello ROI (region of interest) senza effettuare misure invasive dell'arteriale. Alle immagini PET di tracciante [11C]PIB è stata applicata la MVW-PCA (Masked Volumewise Principal-Component Analysis), una tecnica utile per individuare in modo automatico la reference regionFile | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
tesiFietta.pdf
accesso aperto
Dimensione
3.37 MB
Formato
Adobe PDF
|
3.37 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License
https://hdl.handle.net/20.500.12608/14072