Entwicklungen in der komponentenbasierten Normalisierung für 3D PET

Die Normalisierung in der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist der Prozess, sicherzustellen, dass alle Antwortleitungen, die Detektoren in Koinzidenz verbinden, die gleiche effektive Empfindlichkeit haben. In der dreidimensionalen (3D) PET wird die Normalisierung durch den hohen Anteil an gestreuten Koinzidenzen und die Tatsache, dass Kameras im 3D-Modus eine sehr breite Palette von Zählraten erfassen, kompliziert. In dieser Arbeit wird ein komponentenbasiertes Normalisierungsmodell vorgestellt, das die Normalisierung von echten und gestreuten Koinzidenzen trennt und Variationseffekte der Normalisierung in Abhängigkeit von der Zählrate berücksichtigt. Die Auswirkungen der einzelnen Komponenten im Modell auf die rekonstruierten Bilder werden untersucht, und es wird gezeigt, dass nur eine Teilmenge dieser Komponenten einen signifikanten Einfluss auf die Qualität der rekonstruierten Bilder hat.