Summary
Aim: Improvement of the spatial resolution in positron emission tomography (PET) by incorporation of the image-forming characteristics of the scanner into the process of iterative image reconstruction.
Methods: All measurements were performed at the whole-body PET system ECAT EXACT HR+ in 3D mode. The acquired 3D sinograms were sorted into 2D sinograms by means of the Fourier rebinning (FORE) algorithm, which allows the usage of 2D algorithms for image reconstruction. The scanner characteristics were described by a spatially variant line-spread function (LSF), which was determined from activated copper-64 line sources. This information was used to model the physical degradation processes in PET measurements during the course of 2D image reconstruction with the iterative OSEM algorithm. To assess the performance of the high-resolution OSEM algorithm, phantom measurements performed at a cylinder phantom, the hotspot Jaszczack phantom, and the 3D Hoffmann brain phantom as well as different patient examinations were analyzed. Results: Scanner characteristics could be described by a Gaussian-shaped LSF with a full-width at half-maximum increasing from 4.8 mm at the center to 5.5 mm at a radial distance of 10.5 cm. Incorporation of the LSF into the iteration formula resulted in a markedly improved resolution of 3.0 and 3.5 mm, respectively. The evaluation of phantom and patient studies showed that the high-resolution OSEM algorithm not only lead to a better contrast resolution in the reconstructed activity distributions but also to an improved accuracy in the quantification of activity concentrations in small structures without leading to an amplification of image noise or even the occurrence of image artifacts. Conclusion: The spatial and contrast resolution of PET scans can markedly be improved by the presented image restauration algorithm, which is of special interest for the examination of both patients with brain disorders and small animals.
Zusammenfassung
Ziel: Verbesserung der räumlichen Auflösung in der Positronenemissionstomographie (PET) durch Berücksichtigung der Abbildungseigenschaften des Scanners bei der iterativen Bildrekonstruktion.
Methodik: Alle Messungen erfolgten am GanzkörperPET-System ECAT EXACT HR+ im 3D-Modus. Die 3D-Sinogramme wurden mit dem Fourier-Rebinning-Algorithmus (FORE) in 2D-Sinogramme umsortiert, so dass für die Bildrekonstruktion 2D-Algorithmen eingesetzt wurden. Die Abbildungseigenschaften des Scanners wurden durch eine räumlich veränderliche Linienabbildungsfunktion (LSF) charakterisiert, die mit Kupfer-64-Linienquellen vermessen wurde. Diese Information wurde verwendet, um die physikalischen Prozesse, die bei der PET-Mes-sung zur Auflösungsverschlechterung führen, bei der 2D-Bildrekonstruktion mit dem iterativen OSEM-Algorithmus zu berücksichtigen. Um die Abbildungseigenschaften des hochauflösenden OSEM-Algorithmus zu evaluieren, wurden Messungen an einem Zylinder-, dem Hotspot-Jaszczack- und dem Hoffmann-3D-Brain-Phantom sowie Patientenuntersuchungen analysiert. Ergebnisse: Die Abbildungscharakteristika des Scanners konnten durch eine Gauss-förmige LSF beschrieben werden, deren Halbwertsbreite von 4,8 mm im Zentrum auf 5,5 mm im radialen Abstand von 10,5 cm zunimmt. Durch die Einbeziehung der LSF in die Iterations-formel konnte die räumliche Auflösung über das betrachtete Gesichtsfeld auf 3,0 bzw. 3,5 mm verbessert werden. Die Auswertung ergab, dass der hochauflösende OSEM-Algorithmus zu einer besseren Kontrastauflösung in den Aktivitätsverteilungen führt und zu einer erhöhten Genauigkeit bei der Quantifizierung von Aktivitätskonzentrationen in kleinen Strukturen, ohne dass es zu einem Anstieg des Bildrauschens oder gar zur Ausbildung von Artefakten kommt.
Schlussfolgerung: Die Orts- und Kontrastauflösung von PET-Bildern kann durch den evaluierten Restaurationsalgorithmus deutlich verbessert werden, was für die Untersuchung von Patienten mit Hirnerkrankungen als auch von Kleintieren von Interesse ist.
Keywords
Positron emission tomography - 3D-data-acquisition - resolution - image reconstruction - OSEM algorithm
Schlüsselwörter
Positronenemissionstomographie - 3D-Datenakquisition - Auflösung - Bildrekonstruktion - OSEM-Algorithmus
