Improvement of the Sign Determination Method for Data-Driven respiratory signal in TOF-PET
Improvement of the Sign Determination Method for Data-Driven respiratory signal in TOF-PET
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TOF-PET 数据驱动呼吸信号符号判定方法的改进
DOI：
10.1109/nssmic.2017.8533018
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bertolli O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bertolli O
呼吸门控和运动校正可以提高PET胸部成像的分辨率，但需要呼吸信号。数据驱动（DD）方法旨在从PET数据产生呼吸信号，避免使用外部设备。主成分分析（PCA）是一种易于实现的DD算法，然而，其信号被确定为任意因子。必须确定由其信号表示的运动方向。在这项工作中，我们提出了一个以前提出的符号确定方法的TOF数据的扩展。此外，我们提出了在正弦图空间中的选择过程的应用，以自动选择受呼吸运动影响最大的数据区域。对患者数据评估更新的符号确定方法的性能，并且还在PCA呼吸信号的质量方面研究TOF信息和掩蔽过程的影响。
Respiratory gating and motion correction can increase resolution in PET chest imaging, but require a respiratory signal. Data-Driven (DD) methods aim to produce a respiratory signal from PET data, avoiding the use of external devices. Principal Component Analysis (PCA) is an easy to implement DD algorithm whose signals, however, are determined up to an arbitrary factor. The direction of the motion represented by its signal has to be determined. In this work we present the extension to TOF data of a previously presented sign-determination method. Furthermore, we propose the application of a selection process in sinogram space, to automatically select the areas of the data mostly affected by respiratory motion. The performance of the updated sign-determination method is evaluated on patient data, and the effect of TOF information and masking process is investigated also in terms of quality of the PCA respiratory signal.
数据驱动 PET 门控中呼吸信号的符号确定方法
DOI：
10.1109/nssmic.2015.7582098
发表时间：
2015
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Bertolli O
通讯作者：
Bertolli O
利用飞行时间数据进行 PET 中数据驱动的呼吸信号检测
DOI：
10.1109/nssmic.2016.8069426
发表时间：
2016
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Bertolli O
通讯作者：
Bertolli O
影响因子：
4
作者：
Kesner AL;Schleyer PJ;Büther F;Walter MA;Schäfers KP;Koo PJ
通讯作者：
Koo PJ