Gaussian position-weighted center of gravity algorithm for multiplexed readout
Notice bibliographique
Résumé
Readout signal multiplexing is a commonly used method to reduce the electronics cost in positron emission tomography (PET) systems, and the calculation of the scintillation coordinates typically is done by using a center of gravity (CoG) technique due to its simplicity and ease of implementation. This comes with a drawback, since CoG has a non-linear response at the periphery of the detector due to the lack of weights beyond the detector. Detectors with multiplexed readout that are based on finely segmented scintillators and coarsely segmented photosensors are known to suffer from the so-called edge effect where a pile-up of the reconstructed coordinates from the edge crystals is observed. This may lead to incorrect assignment of the events to crystal pixels and result in the formation of erroneous lines of response causing a degradation of spatial resolution and reduction of image contrast. To overcome the abovementioned limitations in gamma-ray detectors with multiplexed photosensor readout, we propose to use a modified Gaussian position-weighted center of gravity (PW-CoG) technique for the calculation of gamma-ray interaction position. Here, the proposed method is applied to PET detectors with 24 [Formula: see text] 24 LYSO crystals read out by 8 [Formula: see text] 8 SiPM array with 64:16 row/column multiplexing. Furthermore, we compared the modified Gaussian PW-CoG and truncated center of gravity coordinate reconstruction methods. It was observed that both algorithms resolve peaks corresponding to events registered in the crystal pixels on the periphery of the crystal array. However peak-to-valley ratios and crystal resolvability metrics for the PW-CoG algorithm are generally greater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».