研究目的
STIR库中针对列表模式和正弦图投影数据的飞行时间PET图像重建??榈氖迪钟胙橹?。
研究成果
该研究验证了在STIR库中添加列表模式和正弦图数据的飞行时间(TOF)重建方法,结果表明在CRC和SNR方面,TOF重建的性能优于非TOF重建。该实现将在STIR库的下一版本中作为开源代码发布。
研究不足
当前的TOF实现比非TOF实现更慢,因为TOF核建模是在非TOF的LOR元素上即时应用的。未来的工作包括为具有足够可用内存的系统实现TOF系统矩阵的缓存,并修改光线追踪算法以直接支持TOF分箱。
1:实验设计与方法选择:
本研究在STIR库中实现了对TOF PET的列表模式和正弦图数据支持,使用GATE蒙特卡罗工具箱生成的模拟数据。
2:样本选择与数据来源:
采用NEMA IQ模体的模拟数据,TOF配置范围为81.2至209.6皮秒。
3:2至6皮秒。
实验设备与材料清单:
3. 实验设备与材料清单:GATE蒙特卡罗工具箱(v.7.2)、STIR库、搭载16GB内存和SSD硬盘的Intel i7 Skylake 6700K处理器。
4:2)、STIR库、搭载16GB内存和SSD硬盘的Intel i7 Skylake 6700K处理器。
实验流程与操作步骤:
4. 实验流程与操作步骤:比较了列表模式和正弦图数据的重建效果,评估了沿LORs的TOF核截断情况,并基于CRC和SNR指标进行性能评价。
5:数据分析方法:
通过10次噪声实现的平均图像,以相对绝对误差进行对比分析。
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