基于人工免疫网络的小动物PET分子影像动力学参数估计方法

摘要：

目的 基于人工免疫网络提出无需设定初值的示踪剂动力学模型参数估计算法,以提高PET分子影像动力学模型分析方法的可靠性.方法 对18F-FDG小鼠PET显像实验中有关数据,用ROI技术获取肝和左心室示踪剂的时间-放射性曲线(TAC),同时经小鼠尾静脉多点采血获取尾静脉血TAC.对动物实验数据进行示踪剂药代动力学建模,设计人工免疫网络算法估计模型参数,并计算小鼠肝葡萄糖代谢率参数Ki.结果 获得肝、左心室和尾静脉血TAC.对小动物实验数据建模,应用基于人工免疫网络的药代动力学参数优化方法( PKAIN)求解模型参数,实现无需设定初始值的模型参数估计,并计算3只小鼠Ki值,平均值分别为0.0024,0.0417和0.0047.PKAIN算法求出对输出模型参数估计的最大加权残差平方和的平均值小于0.0745,标准差最大为0.0084,表明能够获得准确稳定的模型参数.结论 人工免疫网络智能计算方法可提高PET分子影像动力学建模方法的可靠性、实用性提供了新型的智能信息处理技术.

关键词：药代动力学、体层摄影术、发射型计算机、人工免疫网络、小鼠

所属期刊栏目：31

分类号：R971.9(药品)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金JUSRP10928

在线出版日期：2012-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：344-347