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Die konventionelle Rekonstruktion in der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) beinhaltet einen Vorverarbeitungsschritt der Linie der Antwort (LOR), bei dem die Rohdaten der LOR in gleichmäßig verteilte Sinogrammdaten interpoliert werden. Die LOR-basierte Rekonstruktion eliminiert diesen Interpolationsschritt und führt somit zu einer besseren räumlichen Auflösung und Bildqualität. Im Philips PET/CT-Produkt Gemini GXL wird dieser Ansatz mit einer Blob-Basisfunktion kombiniert, die nicht nur zu einer erheblichen Unterdrückung des Bildrauschens führt, sondern auch die Auflösung erhält. Bei der Projektion entlang der Roh-LORs geht jedoch der rechnerische Vorteil, der mit der Projektion eines gleichmäßig verteilten Sinogramms verbunden ist, verloren. Darüber hinaus führt die Verwendung von Blobs zur Darstellung eines Objekts zu mehr Bildelementen, die in der Projektion nachverfolgt werden müssen, da ein LOR mehr Blobs als Voxel für eine vergleichbare Bildqualität schneidet. Daher erfordert die kombinierte Verwendung der LOR-basierten Rekonstruktion und einer Blob-Basisfunktion erheblich mehr Rechenzeit und stellt eine Herausforderung für die Rekonstruktionsleistung dar. In der Gemini GXL-Software haben wir eine Systemmatrix-Lookup-Tabelle verwendet. Sowohl multiplicative als auch additive Korrekturen sind in der Systemmatrix modelliert, aber nicht in der Lookup-Tabelle enthalten. Durch die Nutzung der Scannersymmetrie und, was wichtiger ist, durch die Ausrichtung der Blob-Matrix mit den axialen Kristallringen, wird die Lookup-Tabelle um den Faktor 100 verkleinert. Die Rekonstruktionsleistung wird durch kontinuierlichen Speicherzugriff und Blockschleifen-Techniken in einem Hybrid-Projektionsverfahren optimiert. Im Vergleich zu einem Berechnungsansatz in Echtzeit ist es ~3 Mal schneller auf einem Xeon 3,06 GHz Dual-Prozessor-Computer, was es GXL ermöglicht, hervorragende klinische Leistungen zu erzielen.
Hu et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.