Introducción

Coincidenci

a

Detectada

511KeV

Detector 1

Single

Perdido

Detector 4

Trazador (FDG)

Principios básicos

Introducción

Atenuación

en PET

Atenuación

en SPECT

Principios básicos

Características AR-PET

Detección

Resolución en Energía 8,5% FWHM

Resolución temporal 5,8 ns FWHM

Resolución Espacial 7,5 mm (Anger)

Resolución Espacial 5 mm (Redes

Neuronales)

Multi-Clustering (No implementado)

Detectores de NaI

Cajas de Aluminio

Blindaje de Pb

Resolución en energía 8,5% FWHM

Resolución temporal 4,13 ns dev std

Ventana Coincidencia 10 ns

Cristal de centelleo Cristal continuo de NaI(Tl)

Material Densidad

[gr/cm3]

Tiempo de

Decaimiento

[ns]

Máxima

Longitud de

Onda

[nm]

Eficiencia

Lumínica

[fotones/MeV]

Resolución en Energía

Intrínseca

[FWHM a 662 keV]

NaI(Tl) 3,67 230 415 38000 5,5 %

BGO 7,13 300 480 8200 9 %

LSO 7,4 40 420 25000 8 %

BaF2 4,9 630 310 10000 7,7 %

LaBr3(Ce) 5,1 35 360 61000 2,5 %

Características AR-PET

Procesador de Pulsos

Digitalizador de Pulsos

Fuente de Alimentación

PreAmplificador y

Conformador

Polarización y control de

ganancia

FPGA Spartan 3

ADC 40MHZ

DAC 8

Mem.Flash

PMT

Procesamiento

Lógica de Cabezal

RESET

CLK

Datos

Eventos

( t , E )

Kit

Coincidencia

• Leer 48 datos

• Dar Reset

• Procesar evento

• Sinc de evento

• Hallar centroide

• Corregir posición

• Filtrar por E

CABEZAL

• Dist. +/- 5 V (8A)

• Dist. 1300V

• Dist CLK SYNC

RESET

• JTAG

• Serial TX, RX

• Spartan 3

• Comando PMT

• Detección pulso

• Conformación

• Caracterizar y

colocar TIMESTAMP

Centellador

Procesamiento

Lógica de Cabezal Procesamiento

Placa Interconexión Fila

Placa Interconexión Columna

Fotomultiplicadores

Cristal de Centelleo

Distribuidor de reloj

Procesador Planar

Procesador de Pulsos

Coincidencia

Cabezal

Spartan 6

Coincidencia

•Generar 6 Clk

•Generar 6 Reset Asinc

•Recibir tramas 6

cabezales

•Analizar ventana de t

•Analizar rotación

•Generar LORs

•Armar trama hacia PC

•Controlar avance

camilla y rotación

LORs (USB High Speed)

PC Reconstrucción

Métodos iterativos

ML-EM 3D

Implementacion

Con GPU

Procesamiento

TimeAmplitudCRC+Cluster

b0b15b16b31

b39

TimeAmplitudCRC+Cluster

b0b15b16b31

b39

Algoritmo de reconstrucción

Procesamiento

Método iterativo ML-EM 3D

• Modelización del proceso de

Adquisición en el PET.

• Están compuestos por: un modelo

de los datos, un modelo de la

imagen, la función objetivo, y un

algoritmo de optimización.

• Función de Evaluación:

Determina cuanta

correspondencia hay entre la

imagen estimada y las

proyecciones medidas a partir

del modelo realizado.

Imagen Inicial

(Ej: a(i,j) = 1 para todo i,j)

Función de Evaluación

Puntaje = Feval[ai(i,j)]

Optimización de la Imagen

ai+1(i,j) = Fopt[ai(i,j)]

i++

Iteración i=0

Puntaje Satisfactorio o

Número de Iteraciones

Máximas

Imagen

Final

Implementación en 1 core: ~300 seg por

iteración, en 40 iteraciones más de 3 horas

Paralelizado con GPU :

Operaciones Atómicas en una arquitectura

Kepler

Algoritmo de reconstrucción

Procesamiento

Sinograma Obtenido

P

SRM

A Distribución de Actividad

X

Proyección

SRM

At Distribución de Actividad

Estimada X

Sinograma

P

Retroproyección

Características Principales

Estructura externa

Detector

Cabezal

Armadura

Giratoria

600mm

Cristal de

Centelleo

Geometría Hexagonal

Introducción

Conductos de

Ventilación

Anillos de

Alimentación

Accionamientos

Estructura externa

Características Principales

Estructura externa