Record #255954 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)383681334

Compton-Kameras für medizinische Anwendungen (COMMA): Bildrekonstruktion und Korrekturen

Coordinator	Professorin Magdalena Rafecas, Ph.D.
Grant period	2017 - 2025
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)383681334

Note: Im Folgeantrag geht es um Bildrekonstruktion für Compton-Kameras (CK) und die Kompensation von Bildverschlechterung (Degradation), die durch bestimmte physikalische Phänomene verursacht wird. Der Antrag baut auf einem Projekt auf, das die Bestimmung der Reichweiten in der Partikeltherapie mittels CK-Prompt-Gamma-Bildgebung (PGI) zum Gegenstand hatte. Im Rahmen dieses Projekts haben wir neuartige Rekonstruktionsalgorithmen entwickelt und neue Ansätze vorgestellt, um mit den für CK-PGI typischen sehr niedrigen Anzahl an Events umzugehen. Das Folgeprojekt ist dem möglichen Einsatz von CK für die Planung und Kontrolle der Radionuklidtherapie auch gewidmet. Zunächst werden wir unsere Ansätze weiter verbessern und eingehend untersuchen. Besonders geht es um die Bayes'sche Rekonstruktion mit speziellen „Priors“ (Regularisierungsfunktionen) auf Grundlage der durch Hodoskope gelieferten Informationen. Diese Algorithmen zielen darauf ab, den Rauschbeitrag zu reduzieren und eine robuste und genaue Identifikation von Reichweiteverschiebungen zu ermöglichen. Zusätzlich werden wir die Priors auf den „Origin-Ensembles“-Algorithmus anwenden - ein noch unerforschter Ansatz. Anschließend werden Hodoskopdaten nicht mehr vorausgesetzt und die benötigten Informationen aus den Bildern selbst extrahiert. Die Verschlechterung, die durch die unbekannte Energie der Prompt-Gammas (PG) verursacht wird, wird weiter untersucht. Dazu kommen alternative Optimierungsverfahren, Bildverarbeitungs- und maschinelle Lerntechniken zum Einsatz. Besonderen Augenmerk richten wir auf Degradation und deren Kompensation, da dieses Thema für CK bisher kaum untersucht wurde, obwohl dies für die klinische Anwendung zwingend erforderlich ist. U.a. müssen die hohen PG-Emissionsraten berücksichtigt werden. Daher wird eine Simulationspipeline basierend auf GATE und dedizierte Software entwickelt. Ziel ist es, die Zeitstruktur des Therapiestrahls und seiner PG-Raten zu modellieren, um anschließend zufällige Koinzidenzen zu erkennen und zu reproduzieren. Diese Informationen werden benötigt, um Modelle zur Abschätzung und Kompensation zufälliger Koinzidenzen zu entwickeln. Die Modelle werden anschließend in die Rekonstruktion integriert. Die durch Streuung und Abschwächung im Patient verursachte Degradation wird ebenfalls analysiert, sowohl für die Reichweitenverifikation als auch für die Theranostik; diese Phänomene sind für die Letztere aufgrund der niedrigeren Photonenenergien relevanter. Daher sind Kompensationsmethoden vorgesehen, die auch in die Rekonstruktion integriert werden. Die Rekonstruktionsalgorithmen werden weiterhin flexibel an unterschiedliche CK-Konfiguration anpassbar sein. Daher könnten unsere Ansätze auch für andere Anwendungen und Modalitäten von Nutzen sein, wie z.B. für die Multi-Isotopen-Bildgebung oder sogar für In-Beam-PET.

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Record created 2023-01-19, last modified 2026-03-03

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