Estudio de algoritmos de reconstrucción iterativos para imágenes PET con el desarrollo de un software de simulación integral propio

Autores
Taube, Malena
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En los últimos años, los estudios con equipos PET-CT han demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar los diagnósticos médicos. Los procedimientos de adquisición de datos y los algoritmos de reconstrucción son factores claves para ayudar a mejorar la capacidad diagnóstica de estos estudios. El objetivo de este trabajo es desarrollar un software de simulaciones completo que abarque todas las etapas del proceso de generación de una imagen. La cadena de reconstrucción se puede dividir en pequeños pasos. Por un lado, para la realización de las simulaciones de los procesos de interacción entre radiación y materia, se utilizan rutinas de desarrollo propio con el método Monte Carlo (MC) donde se construye el mapa de actividad del fantoma simulado. Para esta primera etapa, se trabajó con la simulación de un equipo PET-CT ideal, despreciando efectos tales como eventos randoms, ruido, efecto del volumen parcial, etc., con el propósito de comprender con mayor claridad las características del algoritmo de reconstrucción utilizado. Por otro lado, tras la generación de los datos de la simulación del fantoma, se utiliza un algoritmo de reconstrucción, donde en este caso se ha elegido, el método algebraico iterativo Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM). Como resultado del proceso de reconstrucción se obtiene un mapa tridimensional de la actividad reconstruida.Se ha utilizado el cluster del grupo de investigación que se encuentra en el Departamento de Física de la UNLP para poder realizar las simulaciones.En este trabajo, se discute el desarrollo del mencionado software y se presentan algunos primeros resultados con distintas resoluciones de imagen. Es importante destacar que disponer de los datos generados en todas las etapas de reconstrucción de la imagen, permite realizar comparaciones útiles para valorar la calidad del proceso de reconstrucción. Teniendo como objetivo principal ayudar a mejorar la capacidad diagnóstica de los estudios PET-CT y ser una herramienta valiosa para la medicina nuclear.
Carrera: Doctorado en Física Lugar de trabajo: Otro Organismo: CONICET Año de inicio de beca: 2021 Año de finalización de beca: 2027 Apellido, Nombre del Director/a/e: Sciutto, Sergio Juan Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Bellot, Iván Exequiel Lugar de desarrollo: Otro Áreas de conocimiento: Física y Astronomía Tipo de investigación: Aplicada
Facultad de Ciencias Exactas
Materia
Física y Astronomía
simulaciones
medicina nuclear
algoritmos de reconstrucción
simulations
nuclear medicine
reconstrucction algorithm
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Carrera: Doctorado en Física Lugar de trabajo: Otro Organismo: CONICET Año de inicio de beca: 2021 Año de finalización de beca: 2027 Apellido, Nombre del Director/a/e: Sciutto, Sergio Juan Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Bellot, Iván Exequiel Lugar de desarrollo: Otro Áreas de conocimiento: Física y Astronomía Tipo de investigación: Aplicada
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