The properties of the positronium lifetime image reconstruction based on maximum likelihood estimation

正电子素 最大似然 图像(数学) 估计 计算机科学 数学 计算机视觉 统计 物理 核物理学 工程类 正电子 系统工程 电子
作者
Zhuo Chen,Lingling An,Chien-Min Kao,Hsin‐Hsiung Huang
出处
期刊:Bio-Algorithms and Med-Systems [De Gruyter]
卷期号:19 (1): 1-8 被引量:3
标识
DOI:10.5604/01.3001.0054.1807
摘要

The positronium lifetime imaging (PLI) reconstruction is a technique used in time-of-flight (TOF) positron emission tomography (PET) imaging that involves measuring the lifespan of positronium, which is a metastable electron-positron pair that arises when a PET molecule releases a positron, prior to its annihilation. We have previously developed a maximum likelihood (ML) algorithm for PLI reconstruction and demonstrated that it can generate quantitatively accurate lifetime images for a 570 ps (pico-seconds) TOF PET system. In this study, we conducted further investigations into the statistical properties of the algorithm, including the variability of the reconstruction results, the sensitivity of the algorithm to the number of acquired PLI events and its robustness to hyperparameter choices. Our findings indicate that the proposed ML method produces sufficiently stable lifetime images to enable reliable distinction of regions of interest. Moreover, the number of PLI events required to produce quantitatively accurate lifetime images is computationally plausible. These results demonstrate the potential of our ML algorithm for advancing the capabilities of TOF PET imaging.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Magic474完成签到,获得积分10
1秒前
ning应助火火采纳,获得20
1秒前
赵怼怼完成签到,获得积分10
1秒前
优秀念柏完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
小巧世倌完成签到,获得积分10
2秒前
GLF完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
Xu_W卜完成签到,获得积分10
3秒前
天真访云完成签到,获得积分10
5秒前
徐沐发布了新的文献求助10
6秒前
brick2024完成签到,获得积分10
7秒前
Wsh完成签到,获得积分10
8秒前
青旭流觞完成签到,获得积分10
9秒前
music_2号完成签到,获得积分10
12秒前
Murphy~完成签到,获得积分10
13秒前
研友_842M4n完成签到,获得积分10
13秒前
起床做核酸完成签到,获得积分10
15秒前
123完成签到,获得积分10
16秒前
Tiantian完成签到 ,获得积分10
18秒前
就离谱完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
musicyy222完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
Shirely完成签到,获得积分10
21秒前
kevinarnett完成签到,获得积分10
22秒前
优雅含灵完成签到 ,获得积分10
24秒前
佳佳完成签到,获得积分10
26秒前
28秒前
30秒前
精明尔芙敏完成签到 ,获得积分10
31秒前
31秒前
32秒前
33秒前
1234发布了新的文献求助10
35秒前
elerain完成签到,获得积分10
36秒前
ling361发布了新的文献求助10
36秒前
唱跳完成签到 ,获得积分10
37秒前
hitlzz完成签到,获得积分10
37秒前
今天放假了吗完成签到,获得积分10
39秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7298355
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916693
关于积分的说明 18879692
捐赠科研通 6963439
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210642
关于科研通互助平台的介绍 2379971
邀请新用户注册赠送积分活动 2187127