Reconstrucción on-line con algoritmos modo lista para equipos pet de cristal continuo

  1. Moliner Martínez, Laura
unter der Leitung von:
  1. José María Benlloch Baviera Doktorvater/Doktormutter
  2. Antonio Javier González Martínez Co-Doktorvater/Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universitat de València

Fecha de defensa: 31 von Oktober von 2014

Gericht:
  1. Luis Alberto Medina Velázquez Präsident/in
  2. Javier Vijande Sekretär
  3. Gabriel Adrián Gonzalez Sprinberg Vocal

Art: Dissertation

Teseo: 370884 DIALNET lock_openTESEO editor

Zusammenfassung

En la presente memoria se estudia la obtención on-line de imágenes PET en equipos de cristal continuo a partir de algoritmos de reconstrucción Modo Lista. Estos algoritmos presentan una característica fundamental para conseguir el objetivo deseado, a saber, la capacidad de iniciar la reconstrucción una vez que ha sido adquirido el primer evento. Además, como están orientados al cálculo de las probabilidades de emisión ad-hoc, resultan especialmente atractivos para equipos PET de cristal continuo, permitiendo hacer uso de las reducidas dimensiones en el pixelado virtual sobre el detector. Para llevar a cabo el estudio, se realizó inicialmente una adaptación de las normativas NEMA NU 2-2007 y NU 4-2008 para el prototipo PET de cristal continuo dedicado a la exploración de mama, MAMMI (Mammography with molecular imaging). Con los resultados obtenidos se realizó una comparativa con los equipos dedicados a la exploración de este mismo órgano presentes en la literatura. Una vez contrastada su capacidad, se implementó el algoritmo LM-EM para el que se desarrolló un nuevo retroproyector, el método TOR, basado en la identificación de las probabilidades de emisión con las intersecciones volumétricas vóxel-TOR. El algoritmo LM-EM-TOR ha sido evaluado en profundidad midiendo su convergencia y sus parámetros geométricos óptimos en función de estudios de resolución espacial y calidad de imagen (uniformidad y contraste). Gracias al cálculo ad-hoc de las probabilidades de emisión no existen restricciones de almacenamiento, de manera que se pudieron realizar reconstrucciones con pixelados de hasta (0.4 x 0.4) mm2 junto con vóxeles de (0.25 x 0.25 x 0.25) mm3. A fin de realizar una única iteración sobre los datos y conseguir así imágenes on-line se introdujo la reconstrucción por subsets, es decir, el algoritmo LM-OS. Finalmente, se proponen correcciones de atenuación y de coincidencias aleatorias de manera on-line, es decir, se estiman y se aplican dentro del mismo proceso de reconstrucción. Los resultados obtenidos tras este estudio se han aplicado a 25 pacientes, demostrándose de manera práctica la capacidad de generación de imágenes on-line sin comprometer la calidad final de éstas. Adquisiciones típicas en pacientes de aproximadamente 1200 segundos de duración han sido reconstruidas entre 17 y 45 segundos.