Improving timing resolution of BGO for TOF-PET: a comparative analysis with and without deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The renewed interest in BGO scintillators for TOF-PET is driven by the improved Cherenkov photon detection with new blue-sensitive SiPMs. However, the slower scintillation light from BGO causes significant time walk with leading edge discrimination (LED), which degrades the coincidence time resolution (CTR). To address this, a time walk correction (TWC) can be done by using the rise time measured with a second threshold. Deep learning, particularly convolutional neural networks (CNNs), can also enhance CTR by training with digitized waveforms. It remains to be explored how timing estimation methods utilizing one (LED), two (TWC), or multiple (CNN) waveform data points compare in CTR performance of BGO scintillators. Results In this work, we compare classical experimental timing estimation methods (LED, TWC) with a CNN-based method using the signals from BGO crystals read out by NUV-HD-MT SiPMs and high-frequency electronics. For $${2 \times 2 \times 3}\,\hbox {mm}^{3}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>3</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:msup> <mml:mtext>mm</mml:mtext> <mml:mn>3</mml:mn> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> crystals, implementing TWC results in a CTR of 129 ± 2 ps FWHM, while employing the CNN yields 115 ± 2 ps FWHM, marking improvements of 18 % and 26 %, respectively, relative to the standard LED estimator. For $${2 \times 2 \times 20}\,\hbox {mm}^{3}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mn>20</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:msup> <mml:mtext>mm</mml:mtext> <mml:mn>3</mml:mn> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> crystals, both methods yield similar CTR (around 240 ps FWHM), offering a $$\sim$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mo>∼</mml:mo> </mml:math> 15 % gain over LED. The CNN, however, exhibits better tail suppression in the coincidence time distribution. Conclusions The higher complexity of waveform digitization needed for CNNs could potentially be mitigated by adopting a simpler two-threshold approach, which appears to currently capture most of the essential information for improving CTR in longer BGO crystals. Other innovative deep learning models and training strategies may nonetheless contribute further in a near future to harnessing increasingly discernible timing features in TOF-PET detector signals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».