Estimación no supervisada de la profundidad de interacción en detectores PET de cristal monolítico con incrustación...

Área de la Ciencia:

• Física Médica
• Instrumentación Nuclear
• Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

• Los detectores PET de cristal monolítico utilizan la codificación de la profundidad de interacción (DOI) para mejorar el rendimiento.
• Las redes neuronales (NN) son efectivas para estimar la DOI a partir de la distribución de la luz (LD), pero requieren conjuntos de datos LD-DOI emparejados.
• La adquisición de datos emparejados LD-DOI es difícil solo con irradiación perpendicular.

Objetivo del estudio:

• Introducir un nuevo método basado en datos, Wasserstein distance-based Locally Linear Embedding (W-LLE), para estimar la DOI a partir de la LD.
• Permitir la estimación de la DOI sin necesidad de conjuntos de datos LD-DOI emparejados, abordando un desafío experimental clave.
• Evaluar la efectividad de W-LLE para la lectura de señales de suma de filas y columnas en detectores PET.

Principales métodos:

• Se desarrolló y aplicó el método Wasserstein distance-based Locally Linear Embedding (W-LLE).
• Se utilizaron datos simulados y experimentales para la evaluación de W-LLE.
• Se comparó el rendimiento de W-LLE con un método basado en modelos y el Locally Linear Embedding (LLE) original.
• Se evaluó la resolución de la DOI indirectamente utilizando redes neuronales entrenadas con estimaciones de DOI de W-LLE y el método basado en modelos.

Principales resultados:

• W-LLE demostró un rendimiento superior en comparación con el método basado en modelos en simulaciones.
• W-LLE logró una precisión de DOI comparable a LLE en configuraciones de lectura individuales.
• Las redes neuronales entrenadas con estimaciones de DOI derivadas de W-LLE superaron a las entrenadas con estimaciones basadas en modelos.
• Se logró una resolución de DOI de hasta 1,8 mm de ancho a media altura (FWHM) en configuraciones experimentales.

Conclusiones:

• W-LLE es un método eficaz basado en datos para estimar la DOI a partir de la distribución de la luz en detectores PET de cristal monolítico.
• El método supera el desafío de adquirir conjuntos de datos LD-DOI emparejados.
• W-LLE muestra un potencial significativo para mejorar la resolución de la DOI y el rendimiento general del detector PET.