Mô phỏng Monte Carlo về hiệu suất hệ thống của máy PET trường nhìn trục dài dựa trên các cảm biến LYSO đơn khối
Tóm tắt
Trước những thành tựu đạt được trong thiết kế PET cho đến nay, việc cải thiện độ nhạy hơn nữa nhằm tối ưu hóa các yếu tố như liều lượng, thông lượng và phát hiện các tổn thương nhỏ. Mặc dù đã lắp đặt một số hệ thống PET trường nhìn trục dài (aFOV) dựa trên các cảm biến pixel hóa, nhưng các cảm biến scintillation đơn khối gần đây đã thu hút được sự chú ý tăng lên nhờ khả năng tương tác độ sâu và độ phân giải nội tại vượt trội. Vì vậy, mục tiêu của công việc này là trình bày và đánh giá hiệu suất của hai thiết kế máy quét PET dựa trên LYSO với trường nhìn trục dài.
Phần mềm Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) v9.1 được sử dụng để thực hiện các mô phỏng. Các thiết kế máy quét A và B có trường nhìn thẳng đứng aFOV lần lượt là 36.2 cm (7 vòng) và 72.6 cm (14 vòng), với 40 mô-đun cảm biến mỗi vòng và một đường kính lỗ 70 cm. Mỗi mô-đun là một tinh thể LYSO đơn khối kích thước 50 × 50 × 16 mm3. Độ nhạy, tỷ lệ đếm tương đương tiếng ồn (NECR), tỷ lệ tán xạ, độ phân giải không gian và các bài kiểm tra chất lượng hình ảnh được tiến hành dựa trên tiêu chuẩn NEMA NU-2018.
Độ nhạy của thiết kế A được tính là 29.2 kcps/MBq ở trung tâm và 27 kcps/MBq ở khoảng cách 10 cm theo hướng bán kính; tương tự, độ nhạy của thiết kế B được tìm thấy là 106.8 kcps/MBq và 98.3 kcps/MBq ở khoảng cách 10 cm theo hướng bán kính. Các đỉnh NECR đạt được ở nồng độ hoạt động vượt quá phạm vi hoạt động được sử dụng cho các nghiên cứu lâm sàng. Về độ phân giải không gian, các giá trị cho các nguồn điểm đều dưới 2 mm đối với độ cao tối thiểu theo hướng bán kính, tang và trục. Hệ số hồi phục độ tương phản dao động từ 53% cho thiết kế B và tỷ lệ tương phản 4:1 đến 90% cho thiết kế A và tỷ lệ 8:1, với sự biến động nền tương đối thấp.
Thiết kế PET với aFOV dài hơn sử dụng LYSO đơn khối có độ phân giải không gian vượt trội hơn so với các máy quét toàn thân PET (TB-PET) pixel hóa hiện tại. Các hệ thống này kết hợp độ nhạy cao với độ hồi phục tương phản được cải thiện.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Townsend DW, Geissbuhler A, Defrise M, Hoffman EJ, Spinks TJ, Bailey DL, et al. Fully three-dimensional reconstruction for a PET camera with retractable septa. IEEE Trans Med Imaging. 1991;10(4):505–12.
Beyer T, Townsend DW. Putting “clear” into nuclear medicine: a decade of PET/CT development. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2006;33(8):857–61.
Karp JS, Surti S, Daube-Witherspoon ME, Muehllehner G. Benefit of time-of-flight in PET: experimental and clinical results. J Nucl Med. 2008;49(3):462–70.
Vandenberghe S, Mikhaylova E, D’Hoe E, Mollet P, Karp JS. Recent developments in time-of-flight PET. EJNMMI Phys. 2016;3(1):1–30.
Lewellen TK. Recent developments in PET detector technology. Phys Med Biol [Internet]. 2008;53(17):R287-317.
Conti M, Bendriem B, Casey M, Eriksson L, Jakoby B, Jones WF, et al. Performance of a high sensitivity PET scanner based on LSO panel detectors. IEEE Trans Nucl Sci. 2006;53(3):1136–42.
Dai B, Daube-Witherspoon M, Geagan M, McDonald S, Viswanath V, Werner M, et al. Performance evaluation of the PennPET explorer with expanded axial coverage. J Nucl Med. 2022;62(2):2598.
Spencer BA, Berg E, Schmall JP, Omidvari N, Leung EK, Abdelhafez YG, et al. Performance evaluation of the uEXPLORER total-body PET/CT scanner based on NEMA NU 2–2018 with additional tests to characterize PET scanners with a long axial field of view. J Nucl Med. 2020;62(6):861–70.
Prenosil GA, Sari H, Fürstner M, Afshar-Oromieh A, Shi K, Rominger A, et al. Performance characteristics of the biograph vision Quadra PET/CT system with a long axial field of view using the NEMA NU 2–2018 standard. J Nucl Med. 2021;63(3):476–84.
van Sluis J, de Jong J, Schaar J, Noordzij W, van Snick P, Dierckx R, et al. Performance characteristics of the digital biograph vision PET/CT system. J Nucl Med. 2019;60(7):1031–6.
Kennedy J, Palchan HT, Maronnier Q, Caselles O, Courbon F, Levy M, et al. Preliminary experience and performance characteristics of an extended bore length solid-state digital-BGO PET/CT system. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2022;49(1):344–5.
Cherry SR, Jones T, Karp JS, Qi J, Moses WW, Badawi RD. Total-body PET: maximizing sensitivity to create new opportunities for clinical research and patient care. J Nucl Med [Internet]. 2017;59(1):3–12.
Schmall JP, Karp JS, Werner M, Surti S. Parallax error in long-axial field-of-view PET scanners: a simulation study. Phys Med Biol. 2016;61(14):5443–55.
Ito M, Hong SJ, Lee JS. Positron emission tomography (PET) detectors with depth-of- interaction (DOI) capability. Biomed Eng Lett. 2011;1(2):70–81.
Miyaoka RS, Li X, Hunter W, Pierce LA, McDougald W, Kinahan PE, et al. Resolution properties of a prototype continuous miniature crystal element (cMiCE) scanner. IEEE Trans Nucl Sci. 2011;58(5):2244–9.
Berg E, Cherry SR. Innovations in instrumentation for positron emission tomography. Semin Nucl Med. 2018;48(4):311–31.
Blinder S, Camborde M-L, Buckley KR, Rahmim A, Cheng KJC, Ruth TJ, et al. Influence of depth of interaction on spatial resolution and image quality for the HRRT. In: IEEE nuclear science symposium conference record. 2005. p. 1769.
Krishnamoorthy S, Blankemeyer E, Mollet P, Surti S, Van Holen R, Karp JS. Performance evaluation of the MOLECUBES β-CUBE: a high spatial resolution and high sensitivity small animal PET scanner utilizing monolithic LYSO scintillation detectors. Phys Med Biol. 2018;63(15):155013.
Borghi G, Tabacchini V, Schaart DR. Towards monolithic scintillator based TOF-PET systems: practical methods for detector calibration and operation. Phys Med Biol. 2016;61(13):4904–28.
Borghi G, Peet BJ, Tabacchini V, Schaart DR. A 32 mm × 32 mm × 22 mm monolithic LYSO: Ce detector with dual-sided digital photon counter readout for ultrahigh-performance TOF-PET and TOF-PET/MRI. Phys Med Biol. 2016;61(13):4929–49.
González-Montoro A, Sánchez F, Martí R, Hernández L, Aguilar A, Barberá J, et al. Detector block performance based on a monolithic LYSO crystal using a novel signal multiplexing method. Nucl Instrum Methods Phys Res, Sect A. 2018;912:372–7.
Borghi G, Tabacchini V, Seifert S, Schaart DR. Experimental validation of an efficient fan-beam calibration procedure for $k$-nearest neighbor position estimation in monolithic scintillator detectors. IEEE Trans Nucl Sci. 2015;62(1):57–67.
Muller F, Schug D, Hallen P, Grahe J, Schulz V. Gradient tree boosting-based positioning method for monolithic scintillator crystals in positron emission tomography. IEEE Trans Radiat Plasma Med Sci. 2018;2(5):411–21.
Stockhoff M, Decuyper M, Van Holen R, Vandenberghe S. High-resolution monolithic LYSO detector with 6-layer depth-of-interaction for clinical PET. Phys Med Biol. 2021;66(15):155014.
Carra P, Giuseppina Bisogni M, Ciarrocchi E, Morrocchi M, Sportelli G, Rosso V, et al. A neural network-based algorithm for simultaneous event positioning and timestamping in monolithic scintillators. Phys Med Biol. 2022;67(13):135001.
Maebe J, Vandenberghe S. Simulation study on 3D convolutional neural networks for time-of-flight prediction in monolithic PET detectors using digitized waveforms. Phys Med Biol. 2022;67(12):125016.
Mikhaylova E, Tabacchini V, Borghi G, Mollet P, D’Hoe E, Schaart DR, et al. Optimization of an ultralow-dose high-resolution pediatric PET scanner design based on monolithic scintillators with dual-sided digital SiPM readout: a simulation study. Phys Med Biol. 2017;62(21):8402–18.
Tabacchini V, Surti S, Borghi G, Karp JS, Schaart DR. Improved image quality using monolithic scintillator detectors with dual-sided readout in a whole-body TOF-PET ring: a simulation study. Phys Med Biol. 2017;62(5):2018–32.
NEMA standards publication NU 2-2018: performance measurements of positron emission tomographs. In: National Electrical Manufacturers Association, ed. 18 ed. 13000 N. 17th Street, Suite 900, Rosslyn, VA 22209: National Electrical Manufacturers Association; 2018:4.1.
Yang X, Peng H. The use of noise equivalent count rate and the NEMA phantom for PET image quality evaluation. Phys Med. 2015;31(2):179–84.
Strother SC, Casey ME, Hoffman EJ. Measuring PET scanner sensitivity: relating countrates to image signal-to-noise ratios using noise equivalents counts. IEEE Trans Nucl Sci. 1990;37(2):783–8.
Dadgar M, Kowalski P. GATE simulation study of the 24-module J-PET scanner: data analysis and image reconstruction. Acta Phys Pol B. 2020;51(1):309.
Dadgar M, Parzych S, Tayefi Ardebili F. A Simulation study to estimate optimum LOR angular acceptance for the image reconstruction with the total-body J-PET. Medical Image Understanding and Analysis. 2021; pp. 189–200.
Dadgar M, Parzych S, Ardebili FT, Baran J, Chug N, Curceanu C, et al. Investigation of novel preclinical total body PET designed with J-PET technology: a simulation study. IEEE Trans Radiat Plasma Med Sci. 2023. https://doi.org/10.1109/TRPMS.2022.3211780.
Cherry SR, Phelps ME. Magnus Dahlbom. PET: physics, instrumentation, and scanners. New York: Springer; 2011. p. 42–3.
Surti S, Werner ME, Karp JS. Study of PET scanner designs using clinical metrics to optimize the scanner axial FOV and crystal thickness. Phys Med Biol. 2013;58(12):3995–4012.
Alberts I, Hünermund J-N, Prenosil G, Mingels C, Bohn KP, Viscione M, et al. Clinical performance of long axial field of view PET/CT: a head-to-head intra-individual comparison of the biograph vision Quadra with the biograph Vision PET/CT. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2021;48(8):2395–404.
Moses WW. Fundamental limits of spatial resolution in PET. Nucl Instrum Methods Phys Res, Sect A. 2011;648:S236–40.