Математическая модель респираторных искажений патологического очага при визуализации на ПЭТ/КТ-изображениях
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-77-85
Аннотация
Проведены оценка и анализ неопределенностей визуализации патологического очага на ПЭТ/КТ-изображениях, возникающих вследствие респираторных движений биологического объекта, оказывающих непосредственное влияние на определение геометрических характеристик патологического очага, его локализацию и корректность моделирования трехмерного распределения дозы излучения в теле пациента. На основании экспериментально установленных зависимостей влияния величины смещения и диаметра исследуемого объекта (сферы) на величину несоответствия визуализированного объема исследуемого объекта разработана математическая модель респираторных искажений патологического очага при визуализации на ПЭТ/КТ-изображениях, позволяющая осуществить количественную и качественную оценку влияния респираторного движения пациента на геометрическую точность визуализации патологического очага на ПЭТ/КТ-изображениях с точностью до 98 %. Верификация модели показала высокую степень согласованности между модельными расчетами и экспериментальными данными. Средние значения относительной неопределенности для КТ и ПЭТ, соответственно, составили (2,123 1,051) % и (2,661 0,870) %, а для абсолютной – (2,096 0,941) % и (1,992 0,782) %, что подтверждает корректность и практическую применимость разработанной методики.
Ключевые слова
Об авторах
М. Н. ПеткевичБеларусь
нач. отдела по инженерному обеспечению лучевой терапии
Д. В. Коровко
Беларусь
студент
Е. В. Емельяненко
Беларусь
канд. техн. наук, инж.
Список литературы
1. Murshed, H. Fundamentals of Radiation Oncology: Physical, Biological and Clinical Aspects / H. Murshed, 3rd ed. US: Academic Press, 2019.
2. Gibbons, J. P. Khan’s the Physics of Radiation Therapy / J. P. Gibbons, 6th ed. US: Wolters Kluwer Health, 2019.
3. Image Guidance in Radiation Therapy for Better Cure of Cancer / V. Gregoire [et al.] // Molecular Oncology. 2020. Vol. 14, No 7. P. 1470–1491. https://dx.doi.org/10.1002/1878-0261.12751.
4. Хансен, Э. К. Лучевая терапия в онкологии / Э. К. Хансен, М. Роач III. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2014.
5. Емельяненко, Е. В. Методика и аппаратные средства оценки количественных характеристик ПЭТ-изображений при исследовании динамических объектов / Е. В. Емельяненко, М. Н. Петкевич, И. Г. Тарутин // Весцi Нацыянальнай акадэмii навук Беларусi. Серыя фiзiка-тэхнiчных навук. 2021. Т. 66, № 4. С. 496–504. https://dx.doi.org/10.29235/1561-8358-2021-66-4-496-504.
6. Development of the Open-Source Dose Calculation and Optimization Toolkit matRad / H. P. Wieser [et al.] // Medical Physics. 2017. Vol. 44, Iss. 6. P. 2556–2568. https://dx.doi.org/10.1002/mp.12251.
7. Simulation on Human Respiratory Motion Dynamics and Platform Construction / Y. Bao [et al.] // Biocybernetics and Biomedical Engineering. 2023. Vol. 43, Iss. 4. P. 736–750. https://dx.doi.org/10.1016/j.bbe.2023.09.002.
8. Optimal Design for Thermodynamic System with OpenModelica and MATLAB/Simulink / Y. Kazuki [et al.] // Asian Modelica Conference, Tokyo, 24–25 Nov. 2022. Tokyo, 2022. P. 93–100. https://dx.doi.org/10.3384/ecp19385.
9. Simulation Tools for Two-Dimensional Experiments in X-Ray Computed Tomography Using the FORBILD Head Phantom / Y. Zhicong [et al.] // Physics in Medicine & Biology. 2012. Vol. 57, Iss. 13. P. 237–252. https://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/57/13/N237.
10. PETSTEP: Generation of Synthetic PET Lesions for Fast Evaluation of Segmentation Methods / B. Berthon [et al.] // Physica Medica. 2015. Vol. 31, Iss. 8. P. 969–980. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejmp.2015.07.139.
Рецензия
Для цитирования:
Петкевич М.Н., Коровко Д.В., Емельяненко Е.В. Математическая модель респираторных искажений патологического очага при визуализации на ПЭТ/КТ-изображениях. Доклады БГУИР. 2025;23(3):77-85. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-77-85
For citation:
Piatkevich M.N., Korovko D.V., Emelyanenko E.V. Mathematical Model of Respiratory Distortions of a Pathological Focus During Visualization on PET/CT Images. Doklady BGUIR. 2025;23(3):77-85. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-77-85