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Anwendung von Maximum-Likelihood Expectation-Maximization und Origin Ensemble zur Rekonstruktion von Aktivitätsverteilungen beim Single Plane Compton Imaging (SPCI)

In der nuklearmedizinischen Bildgebung mit Anger-Kameras wird ein höheres Auflösungsvermögen durch Limitierung der Nachweiseffizienz erreicht. Compton Cameras können die Nachweiseffizienz mittels elektronischer Kollimation, die zur Ortsbestimmung die Compton-Kinematik anwendet, erhöhen. Ein alternativer Ansatz für die Konstruktion einer Compton Camera, die Streu- und Absorptionsebenen in einer Ebene kombiniert, wurde in der Vergangenheit untersucht. Die sogenannte Single Plane Compton Camera ist in der Lage, Punktquellen im Vakuum getrennt aufzulösen. Zur Darstellung komplexerer Bildinhalte wird die Optimierung der Bildrekonstruktion angestrebt. Diese umfasst ein umfängliches Verständnis des Messprinzips, das in dieser Arbeit dargelegt wird. Jeweils ein 3D-Rekonstruktionsalgorithmus wurde für konventionell gebinnte und List-Mode-Daten implementiert. Anhand eines vorliegenden Simulationsdatensatzes einer einfachen Detektorkonfiguration wurden Messdaten generiert und rekonstruiert. Es konnte gezeigt werden, dass aufgrund der hohen Zählstatistik ein robustes Signal-to-Noise-Ratio erhalten wird. List-Mode-Verfahren eignen sich aufgrund eines höheren Rechenaufwandes nicht. Die mittlere Ortsinformation der Ereignisse ist systembedingt gering und beeinträchtigt die Ortsauflösung, welche für E = 662 keV etwa 15 mm in einem Abstand von 50cmm beträgt. Eine Verbesserung der Auflösung ist durch die Algorithmen nicht möglich, sondern umfasst technische Maßnahmen, welche anhand dieser Arbeit in weiteren Studien umgesetzt werden können.:1 Einleitung
2 Single Plane Compton Imaging
3 Bildrekonstruktion beim Single Plane Compton Imaging
4 Materialien und Methoden
5 Ergebnisse
6 Diskussion
7 Zusammenfassung und Ausblick
Literaturverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Selbstständigkeitserklärung
A Herleitung des ML-EM Algorithmus
B Tiefergehende Informationen zu OE
C C++-Code für die Bildrekonstruktion beim SPCI / In nuclear medicine imaging, the Anger camera imposes a limit on the detection efficiency in order to improve the spatial resolution. The detection efficiency can be increased with electronically collimated systems known as Compton Cameras, which use the kinematics of Compton scattering to locate the detected events. An alternative approach to the design of a Compton Camera combining scatter and absorption planes was investigated in the past. It was shown that the so-called Single Plane Compton Camera is able to separately reconstruct two point sources in empty space. Further optimization is required to reconstruct more complex images. Thus, an extensive understanding of the measurement principle is provided. Two 3D-algorithms were implemented for binned data and list mode data. Measurement data were generated by means of an existing simulated data set of a simple detector design and reconstructed. It is shown that a robust signal-to-noise ratio can be achieved due to high numbers of detected counts. List mode algorithms produce high computational costs and binned algorithms may be used instead. The average position information is low and imposes a negative impact on the spatial resolution, which is about 15mm at a distance of 50mm for E = 662 keV. The implemented algorithms cannot increase the spatial resolution due to lack of precise position information. Therefore, future studies should focus on technical measures, which are given in this thesis.:1 Einleitung
2 Single Plane Compton Imaging
3 Bildrekonstruktion beim Single Plane Compton Imaging
4 Materialien und Methoden
5 Ergebnisse
6 Diskussion
7 Zusammenfassung und Ausblick
Literaturverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Selbstständigkeitserklärung
A Herleitung des ML-EM Algorithmus
B Tiefergehende Informationen zu OE
C C++-Code für die Bildrekonstruktion beim SPCI

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:37640
Date17 January 2020
CreatorsKornek, Dominik
ContributorsKögler, Toni, Enghardt, Wolfgang, Löck, Steffen, Technische Universität Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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