抄録
がん検診全身PET画像の雑音モデル（noise model: NM）を用いて平滑化パラメータを局所的に調整する雑音モデル付きガイデッドイメージフィルタリング（guided image filtering: GIF）を開発した．PET装置で計測されたリストデータを2分割することで各画素の雑音の標準偏差を表す雑音画像（noise image: NI）を簡便に推定する手法を提案した．PET画像と雑音画像のペアから画素値に対する雑音の標準偏差を求め，その185例の平均を取りNMとした．NMが最適，不適な症例の肺野，腎臓，膀胱に擬似的なホットスポットを付加し，ガウシアンフィルタ（Gauss），NMなしのGIF，NM付きGIFの比較を行った．NMなしのGIFでは肺野に配置したホットスポットのコントラスト2：1の場合にGaussより低いコントラストリカバリ係数を示したが，NM付きGIFではこれを生じなかった．
