In order to specify the location of the scintillation pixel that interacted with gamma rays in the positron emission tomography (PET) detector, conventionally, after acquiring a flood image, the location of interaction between the scintillation pixel and gamma ray could be specified through a pixel-segmentation process. In this study, the experimentally acquired signal was specified as the location of the scintillation pixel directly, without any conversion process, through the simulation data and the deep learning algorithm. To evaluate the accuracy of the specification of the scintillation pixel location through deep learning, a comparative analysis with experimental data through pixel segmentation was performed. In the same way as in the experiment, a detector was configured on the simulation, a model was built using the acquired data through deep learning, and the location was specified by applying the experimental data to the built model. Accuracy was calculated through comparative analysis between the specified location and the location obtained through the segmentation process. As a result, it showed excellent accuracy of about 85 %. When this method is applied to a PET detector, the position of the scintillation pixel of the detector can be specified simply and conveniently, without additional work.
Positron emission tomography for small animals has very high spatial resolution for imaging very small organs. To achieve good spatial resolution, the system must be constructed using very small scintillation pixels. When a detector is constructed using very small scintillation pixels, the size of the applicable array varies depending on the photosensor pixel. In a previous study, a study was conducted to find the maximum scintillation pixel arrangement according to the size of the photosensor. In this study, a detector with a light guide was designed to configure the detector using a more extended array of scintillation pixels, and try to find the maximum arrangement in which all scintillation pixels are imaged. The detector was designed using DETECT2000, which can simulate a detector made of a scintillator. Simulations were performed by configuring the detectors from an 11 × 11 scintillation pixel array to a 16 × 16 array. After obtaining a flood image by collecting the light generated from the scintillation pixel with a photosensor, the largest arrangement without overlap was found through image analysis. As a result, the largest arrangement in which all scintillation pixels could be distinguished without overlapping was a 15 × 15 arrangement.
Scintillator materials are widely used in the medical and industrial fields for imaging systems using gamma cameras. In this study, image evaluation is performed by modeling a gamma camera system based on a lutetium-yttrium oxyorthosilicate (LYSO) scintillation detector using a pinhole collimator that can improve the spatial resolution. A LYSO detector-based gamma camera system is modeled using a Monte Carlo simulation tool. The geometric concept of the pinhole collimator is designed using various magnification factors, and the spatial resolution is measured using the acquired source image. To evaluate the resolution, the full width at half maximum (FWHM) and natural image quality assessment (NIQE), a no-reference-based parameter, are used. We confirm that the FWHM and NIQE values decrease simultaneously when the diameter of the pinhole collimator increases. Additionally, we confirm that the spatial resolution improves as the magnification factor increases under the same pinhole diameter condition. Particularly, a 0.57 mm FWHM value is obtained using the modeled gamma camera system with a LYSO scintillation detector. In conclusion, our results demonstrate that a pinhole collimator with a LYSO scintillation detector is a promising gamma camera imaging system.
Kim, Ho Chul;Kim, Hee-Joung;Kim, Kyuseok;Lee, Min-Hee;Lee, Youngjin
Nuclear Engineering and Technology
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v.49
no.4
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pp.776-780
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2017
To avoid imaging artifacts and interpretation mistakes, an improvement of the uniformity in gamma camera systems is a very important point. We can expect excellent uniformity using cadmium zinc telluride (CZT) photon counting detector (PCD) because of the direct conversion of the gamma rays energy into electrons. In addition, the uniformity performance such as integral uniformity (IU), differential uniformity (DU), scatter fraction (SF), and contrast-to-noise ratio (CNR) varies according to the energy window setting. In this study, we compared a PCD and conventional scintillation detector with respect to the energy windows (5%, 10%, 15%, and 20%) using a $^{99m}Tc$ gamma source with a Geant4 Application for Tomography Emission simulation tool. The gamma camera systems used in this work are a CZT PCD and NaI(Tl) conventional scintillation detector with a 1-mm thickness. According to the results, although the IU and DU results were improved with the energy window, the SF and CNR results deteriorated with the energy window. In particular, the uniformity for the PCD was higher than that of the conventional scintillation detector in all cases. In conclusion, our results demonstrated that the uniformity of the CZT PCD was higher than that of the conventional scintillation detector.
Purpose: Positron emisson tomography (PET) is a crucial medical imaging scanner for the detection of cancer lesions. In order to maintain the improved image quality, it is crucial to apply detectors of superior performance. Therefore, the purpose of this study was to compare PET image quality using Monte Carlo simulation based on the detector materials of BGO, LSO, and LuAP. Materials and Methods: The Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) was used to design the PET detector. Scintillations with BGO, LSO and LuAP were modelled, with a size of 3.95 × 5.3 mm2 (width × height) and 25.0 mm (thickness). The PET detector consisted of 34 blocks per ring and a total of 4 rings. A line source of 1 MBq was modelled and acquired with a radius of 1 mm and length of 20 mm for 20 seconds. The acquired image was reconstructed maximum likelihood expectation maximization with 2 iteration and 10 subsets. The count comparison was carried out. Results and Discussion: The highest true, random, and scatter counts were obtained from the BGO scintillation detector compared to LSO and LuAP. Conclusion: The BGO scintillation detector material indicated excellent performance in terms of detection of gamma rays from emitted PET phantom.
In order to maximize the matching ratio between the scintillation pixel and the photosensor of the PET detector using a small number of photosensor, various arrays of scintillation pixels and four photosensors were used. The array of scintillation pixels consisted of six cases from 6 × 6 to 11 × 11. The distance between the photosensors was applied equally to all scintillation pixels, and the arrangement was expanded by reducing the size of scintillation pixel. DETECT2000 capable of light simulation was used to acquire flood images of the designed PET detectors. At the center of each scintillation pixel array, light generated through the interaction between extinction radiation and scintillation pixels was generated, and the light was detected through for four photosensors, and then a flood image was reconstructed. Through the reconstructed flood image, we found the largest arrangement in which all the scintillation pixels can be distinguished. As a result, it was possible to distinguish all the scintillation pixels in the flood image of 8 × 8 scintillation pixel array, and from the 9 × 9 scintillation pixel flood image, the two edge scintillation pixels overlapped and appeared in the image. At this time, the matching ratio between the scintillation pixel and the photosensor was 16:1. When a PET system is constructed using this detector, the number of photosensors used is reduced and the cost of the oveall system is expected to be reduced through the simplification of the signal processing circuit.
Park, Chanwoo;Song, Hankyeol;Joung, Jinhun;Kim, Yongkwon;Kim, Kyu Bom;Chung, Yong Hyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.10
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pp.2346-2352
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2020
Dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) is the noninvasive method to diagnose osteoporosis disease characterized by low bone mass and deterioration of bone tissue. Many global companies and research groups have developed the various DXA detectors using a direct photon-counting detector such as a cadmium zinc telluride (CZT) sensor. However, this approach using CZT sensor has some drawback such as the limitation of scalability by high cost and the loss of efficiency due to the requirement of a thin detector. In this study, a SiPM based DXA system was developed and its performance evaluated experimentally. The DXA detector was composed of a SiPM sensor coupled with a single LYSO scintillation crystal (3 × 3 × 2 ㎣). The prototype DXA detector was mounted on the dedicated front-end circuit consisting of a voltage-sensitive preamplifier, pulse shaping amplifier and constant fraction discriminator (CFD) circuit. The SiPM based DXA detector showed the 34% (at 59 keV) energy resolution with good BMD accuracy. The proposed SiPM based DXA detector showed the performance comparable to the conventional DXA detector based on CZT.
This paper presents a neutron detector configuration using EJ-301 scintillation liquid, a R9420 photo-multiplier and a homemade preamplifier. The detector qualities which include the energy linearity, efficiency response and neutron/gamma discrimination are guaranteed for neutron detection in the energy range from 0 to 3000 keVee. Regarding the neutron/gamma discrimination capability, four pulse shape discrimination (PSD) methods which are the threshold crossing time (TCT), pulse gradient analysis (PGA), charge comparison (CC) and correlation pattern recognition (CPR), were evaluated and discussed; among of these, the CPR method provides the best neutron/gamma discrimination.
For imaging in positron emission tomography(PET), it is necessary to measure the position of the scintillation pixel interacting with the gamma rays incident on the detector. To this end, in the conventional system, a flood image of the scintillation pixel is obtained, the imaged area of each scintillation pixel is separated, and the position of the scintillation pixel is specified and acquired as a digital signal. In this study, a deep learning method was applied based on the signal formed by the photosensor of the detector, and a method was developed to directly acquire a digital signal without going through various procedures. DETECT2000 simulation was performed to verify this and evaluate the accuracy of position measurement. A detector was constructed using a 6 × 6 scintillation pixel array and a 4 × 4 photosensor, and a gamma ray event was generated at the center of the scintillation pixel and summed into four channels of signals through the Anger equation. After training the deep learning model using the acquired signal, the positions of gamma-ray events that occurred in different depth directions of the scintillation pixel were measured. The results showed accurate results at every scintillation pixel and position. When the method developed in this study is applied to the PET detector, it will be possible to measure the position of the scintillation pixel with a digital signal more conveniently.
In order to achieve excellent spatial resolution, very small scintillation pixels are used in detectors of positron emission tomography for small animals. However, by using these very small scintillation pixels, scintillation pixels at the edge of the array may overlap in a flood image. To solve this problem, a light guide capable of changing the distribution of light was used. Depending on the material of the light guide, the light spreading tendency is different, and accordingly, the presence or absence of overlapping is different depending on the material of the light guide used. In this study, instead of the conventional glass light guide, a detector using the same material as the scintillation pixel was designed. A scintillator light guide has a higher refractive index than a glass light guide, so the light spread is different. Flood images were acquired to evaluate the degree of separation of the scintillation pixels at the edge of the detector using the two light guides. The degree of separation was evaluated by calculating the distance between the center and the spatial resolution of the image of two scintillation pixels at the edge of the obtained flood image. As a result, when the scintillator light guide was used, better spatial resolution was shown, and the distance between centers of scintillation pixels was wider. When a detector is constructed using a scintillator light guide instead of a conventional glass light guide, it is possible to use a smaller scintillation pixel, thereby securing better spatial resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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