An algorithm for automatic crystal identification in pixelated scintillation detectors using thin plate splines and Gaussian mixture models
Notice bibliographique
Résumé
A typical positron emission tomography detector is comprised of a scintillator crystal array coupled to a photodetector array or other position sensitive detector. Such detectors using light sharing to read out crystal elements require the creation of a crystal lookup table (CLUT) that maps the detector response to the crystal of interaction based on the x-y position of the event calculated through Anger-type logic. It is vital for system performance that these CLUTs be accurate so that the location of events can be accurately identified and so that crystal-specific corrections, such as energy windowing or time alignment, can be applied. While using manual segmentation of the flood image to create the CLUT is a simple and reliable approach, it is both tedious and time consuming for systems with large numbers of crystal elements. In this work we describe the development of an automated algorithm for CLUT generation that uses a Gaussian mixture model paired with thin plate splines (TPS) to iteratively fit a crystal layout template that includes the crystal numbering pattern. Starting from a region of stability, Gaussians are individually fit to data corresponding to crystal locations while simultaneously updating a TPS for predicting future Gaussian locations at the edge of a region of interest that grows as individual Gaussians converge to crystal locations. The algorithm was tested with flood image data collected from 16 detector modules, each consisting of a 409 crystal dual-layer offset LYSO crystal array readout by a 32 pixel SiPM array. For these detector flood images, depending on user defined input parameters, the algorithm runtime ranged between 17.5-82.5 s per detector on a single core of an Intel i7 processor. The method maintained an accuracy above 99.8% across all tests, with the majority of errors being localized to error prone corner regions. This method can be easily extended for use with other detector types through adjustment of the initial template model used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».