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1. WO2019057851 - A RELAXED ITERATIVE MAXIMUM-LIKELIHOOD EXPECTATION MAXIMIZATION FOR POSITRON EMISSION TOMOGRAPHY RANDOM COINCIDENCE ESTIMATION

Publication Number WO/2019/057851
Publication Date 28.03.2019
International Application No. PCT/EP2018/075534
International Filing Date 20.09.2018
IPC
G06T 11/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
112D image generation
CPC
A61B 6/037
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
6Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
02Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
03Computerised tomographs
037Emission tomography
G01T 1/2985
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
TMEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
1Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
29Measurement performed on radiation beams, e.g. position or section of the beam; Measurement of spatial distribution of radiation
2914Measurement of spatial distribution of radiation
2985In depth localisation, e.g. using positron emitters; Tomographic imaging (longitudinal and transverse section imaging; apparatus for radiation diagnosis sequentially in different planes, steroscopic radiation diagnosis);
G06T 11/005
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
112D [Two Dimensional] image generation
003Reconstruction from projections, e.g. tomography
005Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
G06T 11/008
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
112D [Two Dimensional] image generation
003Reconstruction from projections, e.g. tomography
008Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
G06T 2207/10104
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
10Image acquisition modality
10072Tomographic images
10104Positron emission tomography [PET]
G06T 2207/30004
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
30Subject of image; Context of image processing
30004Biomedical image processing
Applicants
  • KONINKLIJKE PHILIPS N.V. [NL]/[NL]
Inventors
  • SONG, Xiyun
  • YE, Jinghan
  • ANDREYEV, Andriy
  • BAI, Chuanyong
  • HU, Zhiqiang
Agents
  • VAN IERSEL, Hannie
  • DE HAAN, Poul, Erik
Priority Data
62/56123521.09.2017US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) A RELAXED ITERATIVE MAXIMUM-LIKELIHOOD EXPECTATION MAXIMIZATION FOR POSITRON EMISSION TOMOGRAPHY RANDOM COINCIDENCE ESTIMATION
(FR) MAXIMISATION D'ESPÉRANCE DE VRAISEMBLANCE MAXIMALE ITÉRATIVE À RELAXATION POUR ESTIMATION DE COÏNCIDENCE ALÉATOIRE DE TOMOGRAPHIE PAR ÉMISSION DE POSITRONS
Abstract
(EN)
A non-transitory storage medium stores instructions readable and executable by an electronic processor (20) to perform a method (100) for estimating singles rates for detectors (16) of a detector array (14) of a positron emission tomography (PET) imaging device (12). The method includes: obtaining measured delayed coincidence rates for lines of response (LORs) defined by pairs of the detectors of the detector array; and generating estimated singles rates for the detectors of the detector array by an iterative optimization in which each iteration performs an update of estimates of the singles rates for the detectors by operations including: forward projecting the estimates of the singles rates for the detectors to generate estimates of delayed coincidence rates for the LORs; generating quantitative comparisons between the measured delayed coincidence rates for the LORs and the generated estimates of the delayed coincidence rates for the LORs; backprojecting the quantitative comparisons to generate corrections for the singles rates for the detectors; and updating the estimates of the singles rates for the detectors using the generated corrections. The estimated singles rates for the detectors of the detectors array comprise the estimates of the singles rates for the detectors output by the iterative optimization when the iterative optimization satisfies a stopping criterion. This process jointly optimizes the estimated singles rates and randoms estimation.
(FR)
Selon l'invention, un support de stockage non transitoire stocke des instructions lisibles et exécutables par un processeur électronique (20) pour effectuer un procédé (100) d'estimation de taux de singles pour des détecteurs (16) d'un réseau de détecteurs (14) d'un dispositif d'imagerie par tomographie par émission de positrons (TEP) (12). Le procédé consiste à : obtenir des taux de coïncidence retardés mesurés pour des lignes de réponse (LOR) définies par des paires des détecteurs du réseau de détecteurs ; et produire des taux de singles estimés pour les détecteurs du réseau de détecteurs par une optimisation itérative dans laquelle chaque itération effectue une mise à jour d'estimations des taux de singles pour les détecteurs par des opérations consistant à : effectuer une projection dans le futur des estimations des taux de singles pour les détecteurs pour produire des estimations de taux de coïncidence retardés pour les LOR ; produire des comparaisons quantitatives entre les taux de coïncidence retardés mesurés pour les LOR et les estimations produites des taux de coïncidence retardés pour les LOR ; projeter vers le passé les comparaisons quantitatives pour produire des corrections pour les taux de singles pour les détecteurs ; et mettre à jour les estimations des taux de singles pour les détecteurs en utilisant les corrections produites. Les taux de singles estimés pour les détecteurs du réseau de détecteurs comprennent les estimations des taux de singles pour les détecteurs fournis par l'optimisation itérative lorsque l'optimisation itérative respecte un critère d'arrêt. Ce processus optimise conjointement les taux de singles estimés et l'estimation des évènements aléatoires.
Also published as
JP2020516643
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