Record #347526 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)529668432

Entwicklung einer Comptonkamera für biologische und medizinische Bildgebung

Coordinator	Professor Dr. Ivor Fleck ; Professor Dr. Roman Obermaisser
Grant period	2023 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)529668432

Note: Viele Funktionsstudien in Medizin und Biologie beruhen auf der Verwendung radioaktiver Tracer. Zur Abbildung der zeitlichen Verteilung solcher Tracer werden meist Gamma oder Beta-Plus-Strahler verwendet. Die physikalischen Grenzen der Detektionsmechanismen beschränken die Verwendung auf Isotope mit Gammaenergien weit unter 1 MeV. Der hier vorgeschlagene Detektor, eine Art Compton-Kamera, ist in der Lage, Gammastrahlen über 1 MeV nachzuweisen. Dies ermöglicht den Einsatz einer ganz neuen Palette von Isotopen und eröffnet neue Forschungsfelder in Medizin und Biologie. In diesem Projekt wird ein komplettes Abbildungssystem entwickelt, gebaut und in Betrieb genommen. Das System besteht aus einer Compton-Kamera, die das Cherenkov-Licht des Elektrons aus dem Compton-Streuprozess in einem transparenten Medium nutzt, um die kinematischen Eigenschaften des Elektrons zu rekonstruieren. Die gestreute Gammastrahlung wird mit Szintillatoren nachgewiesen. Beide Komponenten verwenden SiPMs für die Lichtsammlung. Sie sind mit ASICs verbunden, die eine Ladungsintegration durchführen und einen Zeitstempel mit einer Auflösung von 200 ps liefern. Die Signale von den ASICs werden dann in Echtzeit auf FPGAs verarbeitet. Diese sortieren die Signale nach ihrer Entstehungszeit und führen eine Datenreduktion durch, indem sie nur die Daten behalten, die für die Bildrekonstruktion benötigt werden. Das Projekt wird zu Hardwaremodellen und Algorithmen führen, die eine hohe Genauigkeit bei geringer Latenz für die Echtzeit-Ereigniserkennung bieten. Es ist geplant, parallele Auslese-Hardware-Algorithmen mit Pipelines und kompakte Auslesedatenstrukturen zu entwickeln, die Skalierbarkeit unterstützen. Die Integration mehrerer Auslesechips mit zeitlichem Versatz wird ebenfalls unterstützt werden. Ein neuronales Netz wird auf den Daten bekannter radioaktiver Quellen, die mit diesem Detektorprototyp aufgenommen wurden, trainiert, um die Position der radioaktiven Quelle zu rekonstruieren. Der Detektor wird Echtzeit-Bildgebung ermöglichen und neue Forschungsmöglichkeiten sowohl in der Biologie als auch in der Medizin eröffnen.

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Record created 2023-12-13, last modified 2024-09-28

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