نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه فیزیک، دانشکده علوم پایه، دانشگاه قم، قم

2 استادیار، گروه فیزیک، دانشکده فیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود

چکیده

دستگاه تصویربرداری گسیل پوزیترون برای تشخیص تغییرات فیزیولو‍‍‍ژیک بدن استفادها می شود. بنابراین هدف اصلی در مطالعات پت، به‌دست آوردن تصاویر با کیفیت خوب و جزئیات فانتومی است که به‌وسیلة پت تصویربرداری شده است. کارایی دستگاه پت و در‌نتیجه کیفیت تصویر خروجی، به پارامترهای قدرت تفکیک مکانی، کسر پراکندگی، حساسیت، RMS کنتراست و سیگنال به نویز بستگی دارد، که دستگاه بر‌اساس آن ارزیابی می شود. در این مقاله، ابتدا مشخصات و نحوة تصویربرداری دستگاه IRI-MicroPET بررسی شد. سپس، الگوریتم‌های بازسازی تصویر (MLEM، SART و FBP) روی سینوگرام‌های حاصل، اعمال شده و کارایی و کیفیت تصاویر به‌دست‌آمده ارزیابی شد. قدرت تفکیک مکانی شعاعی و تانژانتی برای F18 در مرکز میدان دید، به‌ترتیب برابر باmm  81/1 وmm 90/1 شد. کسر پراکندگی برای فانتوم موش و پنجرة انرژی keV 700-300، برابر با 1/7 % و حساسیت برابر با 74/1 % در پنجرة زمانی ns 4 شد. در‌نهایت، کیفیت تصاویر با پارامترهایRMS کنتراست و نسبت سیگنال به نویز مقایسه شد که، الگوریتم MLEM برتر از الگوریتم‌های بازسازی دیگر بود. نتایج حاصل از سیستم IRI-MicroPET، با نتایج به‌دست‌آمده از پت‌های حیوانی تجاری موجود مقایسه شد. نتایج، نشان‌دهندة توافق خوبی بین داده‌ها است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Animal Positron Emission Tomography System of IRI-MicroPET: Evaluation of Performance and Image Quality

نویسندگان [English]

  • Seyedeh Zahra Islami Rad 1
  • Reza Gholipour Peyvandi 2

1 Assistant Professor, Department of Physics, Faculty of Science, University of Qom, Qom, Iran

2 Assistant Professor, Physics Department, Physics Faculty, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran

چکیده [English]

Positron emission tomography (PET) system is used in order to diagnose physiology changes in the body. Thus, the goal of the PET studies is to obtain a good quality and detailed image of organs by the PET scanner. The PET system performance and output image quality depend on the parameters including spatial resolution, scatter fraction, sensitivity, RMS contrast and SNR which the system was evaluated based on them. In this paper, system features and tomography method for the IRI-microPET system are considered, firstly. Then, image reconstruction algorithms (MLEM, SART, and FBP) were performed on sinogram and the performance and the acquired images quality were evaluated. The radial and tangential resolutions of 1.81 mm and 1.90 mm for 18F at the center of FOV were measured. The scatter fraction of 7.1%  for the mouse phantom and the sensitivity of 1.74% in 4 ns timing window was measured. Finally, images quality was compared by RMS contrast and SNR factors, which MLEM algorithm has superiorityin comparison with the other reconstructed algorithms.The acquired results from IRI-MicroPET system were compared with available commercial animal PET scanner which the results show the good agreement between data.

کلیدواژه‌ها [English]

  • IRI-MicroPET
  • Design and construction
  • Evaluation
  • quality control
  • data comparison
[1]     C. Merheb, Y. Petegniel, J. N. Talbot,“Full modeling of the MOSAIC animal PET system based on the GATE Monte Carlo simulation code,”Phys. Med. Biol.,vol.52, pp. 563-576, 2014.
[2]     C. Merheb, S. Nicol, Y. Petegnief, J. N. Talbot, I. Buvat,“Assessment of the Mosaic animal PET system response using list-mode data for validation of Gate Mote Carlo modeling,” Nucl.Inst.Meth. A., vol. 569, pp.220-224, 2006.
[3]     F. R. Rannou, V. Kohli, D. L. Prout, A. F. Chatziioannou,“Investigation of OPET performance using GATE, a Geant4-based simulation software,” IEEE Trans.. Nucl. Sci., vol. 51, pp. 2713-2717, 2004.
[4]     S. Lancelot, L. Zimmer “Small- animal positron emission tomogarphy as a tool for neuropharmacology,” Trends.Pharmacol. Sci., vol. 31, pp. 411-418, 2010.
[5]     M. Larobina, A. runetti, M, “Small Animal PET: A Review of Commercially Available Imaging Systems,” Current. Med. Imag. Rev., vol. 2, pp. 187-192, 2006.
[6]     F. Lamare, A. Turzo, Y. Bizais, C. C. Le Rest, D. Visvikis, “Validation of a Monte Carlo simulation of the Philips Allegro/GEMINI PET systems using Gate,”Phys. Med.Biol., vol. 51, pp. 943-962, 2006.
[7]     J. S Kim, J. S. Lee, M. J. Park et al, “ Comparative Evaluation of  Three MicroPET Series Systems Using Mont Carlo Simulation: Sensitivity and Scatter Fraction,” IEEE Nucl. Sci. Sym. Conf. Rec. Vol. M26-364, pp. 4534–4535, 2007.
[8]     S. Z. Islami rad, R. Gholipour Peyvandi, M. Askari lehdarboni, A. A. Ghafari, “Design and performance evaluation of a high resolution IRI-microPET preclinical scanner,”Nucl. Instrum. Meth A., vol. 781,pp. 6-13, 2015.
[9]     Hebert, R. Leahy et al., “Fast MLE for SPECT using anintermediate Polar Representation and a Stppping Criterion,”  IEEE Trans. Nucl. Sci. vol. 35, pp. 615-19, 1988.
[10] Vandenberghe, Y. D,Asseler et al, “Irerative reconuction algorithms in nuclear medicin,” Comput. Med. Imaging. Graph.,vol. 25, pp. 105-111, 2001.
[11] Motta, C. Damiani et al, “Use of a fast EM algorithm for 3D image reconstruction with the YAP-PET tomogarph,” Comput. Med. Imaging. Graph.,vol. 26, pp. 293-302, 2002.
[12] Ming and W. Ge, “Convergence of the simultaneous algebraic reconstruction technique (sart),” IEEE Trans. Imag. Process., vol. 12, pp. 957 – 961, 2003.
[13] A. Del Guerra,"YAP-PET:first results of a small animal positron emission tomograph based on YAP:Ce finger crystals.” IEEE Trans. Nucl.Sci., vol. 45, pp. 3105-3108, 1998.
[14] E. Lage, et al,“Design and performance evaluation of a coplanar multimodality scanner for rodent imaging,” Phys.  Med. Biol., vol. 54, pp. 5427-5441, 2009.
[15] C. C. Wu, et al, “Evaluation of Scatter Fraction and Noise Equivalent Count Rate Performance of the microPET F-220 Scanner Integrated with the Micro Insert Device,” Phys Med. Biol., vol. 30, pp.261-266, 2010.
[16] C. C. Constantinescu, J. Mukherjee, “Performance evaluation of an Inveon PET preclinical scanner,” Phys.Med. Biol., vol. 54, pp. 2885-2899, 2009.
[17] Y. Yang, et al, “Optimization and performance evaluation of the microPET II scanner for in vivo small-animal imaging,”Phys. Med. Biol., vol.49, pp.2527-2545, 2004.
[18] E. Peli,“Contrast in complex images,” J. Opt. Soc. Amer., vol. 7, pp. 2032-2040, 1990.              
[19] G.T. Herman,“Fundamentals of Computerized Tomography: Image Reconstruction from Projections,” Springer, 2009.
[20] C. Riddell, R. E. Carson, J.A. Carrasquillo, S. K. Libutti, D. N. Danforth, M. Whatley, S. L. Bacharach,“Noise reduction in oncology FDG PET images by iterative reconstruction: A quantitative assessment,” J. Nucl. Med., vol. 42, pp.1316-.1321
[21] M. A. Lodge, A.Rahmim, R. Lwahl, “Simultaneous measurement of noise and spatial resolution in PET phantom images,”Phys. Med.Biol., vol. 55, pp.1069-1081, 2010.
[22] S. Tong, A. M. Alessio, P.E. Kinahan, “Noise and signal properties in PSF-based fully 3D PET image reconstructed: an experimental evaluation,” Phys. Med.Biol., vol. 55, pp.1453-1473, 2010.