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MACHINE LEARNING-BASED SCINTILLATOR RESPONSE MODELLING FOR INCREASED SPATIAL RESOLUTION IN NUCLEAR IMAGING

机译:基于机器学习的闪烁器响应模型,用于增加空间分辨率核成像

摘要

A system (PP) and related methods for supporting nuclear imaging such as PET or other. The system comprises an input interface (IN) for receiving event data that represents an interaction event of gamma-radiation with a pixelated scintillator (SC) of a nuclear imaging apparatus (NIA). A pre-trained machine learning component (MLC) estimates a point spread function, PSF, for the said event. An output interface (OUT) outputs a representation of the PSF. The PSF may be used in emission image reconstruction for improved spatial resolution.
机译:用于支持核成像的系统(PP)和相关方法,例如PET或其他。该系统包括输入接口(IN),用于接收表示伽马辐射的相互作用事件的γ-辐射与核成像装置(NIA)的像素化闪烁器(SC)。预先训练的机器学习组件(MLC)估计该事件的点扩展功能PSF。输出接口(OUT)输出PSF的表示。 PSF可用于发射图像重建以改善空间分辨率。

著录项

  • 公开/公告号WO2021115917A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-06-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 KONINKLIJKE PHILIPS N.V.;

    申请/专利号WO2020EP84456

  • 发明设计人 SALOMON ANDRE FRANK;

    申请日2020-12-03

  • 分类号G01T1/161;G01T1/17;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 19:27:27

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