PET data acquisition modeling and random coincidences correction

Abstract

Позитронно-эмиссионная томография сегодня один из динамично развивающихся методов радионуклидной диагностики. Результаты моделирования сбора проекционных данных ПЭТ могут быть использованы при тестировании алгоритмов коррекции и реконструкции изображений, проектировании новых конфигураций детектирующей аппаратуры, разработке новых протоколов сбора данных. В данной работе предлагается метод моделирования сбора проекционных данных позитронно-эмиссионной томографии с учетом различных факторов, влияющих на качество изображения, таких как поглощение гамма-квантов в результате фотоэффекта, комптоновское рассеяние, случайные совпадения. В работе приводятся результаты работы реализации предложенного алгоритма. Также описываются методы коррекции случайных совпадений, приводятся результаты работы их программных реализаций.

Positron emission tomography is one of the dynamically developing methods of radionuclide diagnostics. The results of PET projection data acquisition modeling could be used in image correction and reconstruction algorithms testing, designing new configurations for detecting equipment and developing new data acquisition protocols. In this paper, a positron emission tomography projection data acquisition modeling method was proposed. This method takes into account various factors that affect image quality, such as the absorption of gamma rays due to the photoelectric effect, Compton scattering, random coincidences. Results of the proposed algorithm implementation are presented. Methods for correcting random coincidences are also described, and their software implementations outputs are given.