使用高度多重化信号和人工神经网络进行连续的单端交互深度测量
Hyeong Seok Shim1,2,3, Min Jeong Cho1,2,3, Min Sun Lee4
1Interdisciplinary Program of Bioengineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea.
Physics in medicine and biology
|January 14, 2025
概括
这项研究引入了一种新的方法,可以使用信号复杂化和人工神经网络 (ANN) 来减少正电子发射断层扫描 (PET) 检测器中的读出通道. 这一创新使得持续交互深度 (cDOI) PET系统更具成本效益,同时保持精确的成像.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 核医学就是核医学.
- 探测器物理学的物理
背景情况:
- pozitron发射断层扫描 (PET) 系统需要复杂的探测器来准确的成像.
- 估计相互作用深度 (DOI) 对于提高PET图像分辨率和减少抛物误差至关重要.
- 传统的DOI估计方法通常需要大量的读取通道,增加系统复杂性和成本.
研究的目的:
- 为PET系统开发一种成本效益高的连续相互作用深度 (cDOI) 测量技术.
- 为了显著减少闪光探测器的读出通道数量,同时保持DOI准确性.
- 实施信号复杂化策略与人工神经网络 (ANN) 结合,以提高DOI估计.
主要方法:
- 采用基于高通波器的信号复杂化技术,将64个信号从8x8光倍增器 (SiPM) 阵列减少到四个频道.
- 人工神经网络 (ANN) 用于解复信号并恢复原始能量信息.
- 研究了两种DOI估计策略:直接从多重复合信号进行单步估计和两步级联估计,首先涉及去多重复合.
主要成果:
- 使用基于ANN的脱多重复的恢复信号幅度与地面真相有很强的相关性 (R2=0.98在125 MHz采样速率).
- 单阶段和双阶段的DOI估计方法都实现了高精度,平均DOI分辨率分别为4.86mm和5.11mm.
- 提出的技术成功验证了在不同深度 (2-18毫米) 的DOI测量.
结论:
- 新的信号复杂化技术有效地减少了cDOI PET探测器的读取通道要求.
- 基于ANN的脱多元化能够从多元化信号中准确估计能量.
- 这种方法在开发更具成本效益和高性能cDOI PET成像系统方面取得了重大进展.
