Optimización del algoritmo para la implementación de la función de dispersión de puntos en el algoritmo de reconstrucción 3D-OSEM basado en los datos de micro PET en modo lista
Autores: Zhao, Jie; Song, Yunfeng; Liu, Qiong; Chen, Shijie; Chen, Jyh-Cheng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Optimización del algoritmo para la implementación de la función de dispersión de puntos en el algoritmo de reconstrucción 3D-OSEM basado en los datos de micro PET en modo lista
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Tomografía por emisión de positrones
Imágenes PET
Efecto de volumen parcial
Función de dispersión de puntos
Algoritmo PSF-OSEM
Resolución
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
La tomografía por emisión de positrones (PET) es un tema de investigación popular. Las personas están cada vez más interesadas en las imágenes PET a medida que se vuelven más ampliamente disponibles. Sin embargo, el efecto de volumen parcial (PVE) en las imágenes PET sigue siendo uno de los factores más influyentes que causan que la resolución de las imágenes PET se degrade. Es posible reducir este PVE y lograr una mejor calidad de imagen midiendo y modelando la función de dispersión puntual (PSF) y luego teniéndola en cuenta dentro del algoritmo de reconstrucción. En este trabajo, examinamos las características de respuesta del sistema Metis PET/CT adquiriendo una fuente de punto de Na en diferentes ubicaciones en el campo de visión (FOV) del escáner y reconstruyendo con un tamaño de píxel pequeño para obtener su ancho completo a la mitad máximo (FWHM) radial, tangencial y axial. Luego se obtuvo un modelo de la PSF basado en imágenes ajustando gaussianas asimétricas bidimensionales en las imágenes de Na. Este modelo de PSF determinado por FWHM en tres direcciones se integró en un algoritmo de expectación máxima de subconjuntos ordenados tridimensionales (3D-OSEM) basado en un formato de modo de lista para formar un nuevo algoritmo PSF-OSEM. Utilizamos ambos algoritmos para reconstruir imágenes PET de fuente de punto, fantasma de Derenzo y ratón y realizamos análisis cualitativos y cuantitativos. En el estudio de la fuente de punto, el algoritmo PSF-OSEM redujo el FWHM de la imagen PET de la fuente de punto en tres direcciones a aproximadamente 0,67 mm, y en el estudio del fantasma, la imagen PET reconstruida por el algoritmo PSF-OSEM tuvo mejores efectos visuales. Al mismo tiempo, los resultados del análisis cuantitativo del fantasma de Derenzo fueron mejores que el algoritmo original 3D-OSEM. En el experimento con ratones, los resultados de los análisis cualitativos y cuantitativos mostraron que la calidad de imagen del algoritmo PSF-OSEM era mejor que la del algoritmo 3D-OSEM. Nuestros resultados muestran que agregar el modelo de PSF al algoritmo 3D-OSEM en el sistema Metis PET/CT ayuda a mejorar la resolución de la imagen y cumplir con los criterios de análisis cualitativos y cuantitativos.
Descripción
La tomografía por emisión de positrones (PET) es un tema de investigación popular. Las personas están cada vez más interesadas en las imágenes PET a medida que se vuelven más ampliamente disponibles. Sin embargo, el efecto de volumen parcial (PVE) en las imágenes PET sigue siendo uno de los factores más influyentes que causan que la resolución de las imágenes PET se degrade. Es posible reducir este PVE y lograr una mejor calidad de imagen midiendo y modelando la función de dispersión puntual (PSF) y luego teniéndola en cuenta dentro del algoritmo de reconstrucción. En este trabajo, examinamos las características de respuesta del sistema Metis PET/CT adquiriendo una fuente de punto de Na en diferentes ubicaciones en el campo de visión (FOV) del escáner y reconstruyendo con un tamaño de píxel pequeño para obtener su ancho completo a la mitad máximo (FWHM) radial, tangencial y axial. Luego se obtuvo un modelo de la PSF basado en imágenes ajustando gaussianas asimétricas bidimensionales en las imágenes de Na. Este modelo de PSF determinado por FWHM en tres direcciones se integró en un algoritmo de expectación máxima de subconjuntos ordenados tridimensionales (3D-OSEM) basado en un formato de modo de lista para formar un nuevo algoritmo PSF-OSEM. Utilizamos ambos algoritmos para reconstruir imágenes PET de fuente de punto, fantasma de Derenzo y ratón y realizamos análisis cualitativos y cuantitativos. En el estudio de la fuente de punto, el algoritmo PSF-OSEM redujo el FWHM de la imagen PET de la fuente de punto en tres direcciones a aproximadamente 0,67 mm, y en el estudio del fantasma, la imagen PET reconstruida por el algoritmo PSF-OSEM tuvo mejores efectos visuales. Al mismo tiempo, los resultados del análisis cuantitativo del fantasma de Derenzo fueron mejores que el algoritmo original 3D-OSEM. En el experimento con ratones, los resultados de los análisis cualitativos y cuantitativos mostraron que la calidad de imagen del algoritmo PSF-OSEM era mejor que la del algoritmo 3D-OSEM. Nuestros resultados muestran que agregar el modelo de PSF al algoritmo 3D-OSEM en el sistema Metis PET/CT ayuda a mejorar la resolución de la imagen y cumplir con los criterios de análisis cualitativos y cuantitativos.