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Verbesserungen bei der Streuungskorrektur für PET/MRI des Gehirns

3. Februar 2020

Bei der PET-Bildgebung tritt Streuung auf, wenn die von der radioaktiven Quelle emittierten Photonen mit Elektronen wechselwirken, während sie auf ihrem Weg zu den Detektoren durch Materie hindurchgehen. Dies führt dazu, dass die Photonen "vom Kurs abgebracht" werden, was zu einer Verschlechterung des erzielten Bildes führt.

Durch die Korrektur dieser Streuung, können die Bildqualität und die quantitative Genauigkeit verbessert werden. Die präziseste Methode der Streukorrektur wird derzeit durch die Verwendung der Monte-Carlo-Simulation (MCS) erreicht. Diese Methode erfordert jedoch Rechenzeiten, die in der klinischen Anwendung nicht zu realisieren sind. Die in der Klinik daher häufiger anzutreffende Methode, die Einzelstreusimulation (SSS), hat jedoch den Nachteil einer begrenzten Robustheit für dynamische Messungen und für die Messung großer Objekte.

In dieser Arbeit wird die MCS daher mit Hilfe der Beschleunigung der Grafikverarbeitungseinheit (weiter-)entwickelt. Die Genauigkeit dieser Methode wurde mit Simulationen validiert und ihre Leistung mit der der SSS-Methode verglichen. Dabei konnte gezeigt werden, dass die neuartige Methode in der Lage ist, innerhalb eines in der klinischen Anwendung möglichen Zeitrahmens genaue Streuungsschätzungen zu erzeugen und die SSS-Methode hinsichtlich des Erholungskoeffizienten und der Korrekturgenauigkeit bei Phantommessungen zu übertreffen.

Diese Ergebnisse zeigen die Anwendbarkeit dieser Methode bei der Bildrekonstruktion von realen Patientendaten.


Originalpublikation:

Scatter Correction Based on GPU-Accelerated Full Monte Carlo Simulation for Brain PET/MRI


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