Vollständige iterative Rekonstruktion von dreidimensionalen Positronen-Emissions-Tomogrammen unter Einsatz einer speicherresidenten Systemmatrix auf Single- und Multiprozessor-Systemen

Kehren, Frank; Oberschelp, Walter

doi:216

Vollständige iterative Rekonstruktion von dreidimensionalen Positronen-Emissions-Tomogrammen unter Einsatz einer speicherresidenten Systemmatrix auf Single- und Multiprozessor-Systemen

Kehren, Frank

2001

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Frank Kehren

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2001

UmfangIII, 219 S. : Ill., graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2001

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Oberschelp, Walter (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2001-08-21

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-2164
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/61010/files/Kehren_Frank.pdf

Einrichtungen

Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften (100000)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Informatik (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004

Kurzfassung
Die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist ein modernes medizinisches Diagnoseverfahren, das nichtinvasive Einblicke in den Stoffwechsel lebender Organismen ermöglicht. Es erfasst somit auch Funktionsstörungen, die für neurologische, kardiologische und onkologische Erkrankungen charakteristisch sind. Hierzu werden dem Patienten radioaktive, Positronen strahlende Tracer injiziert. Die emittierte Strahlung wird durch Detektorsysteme gemessen und die Aktivitätsverteilung durch Rekonstruktionsverfahren bildlich dargestellt. Neuere, hoch-sensitive PET-Geräte mit 3D-Detektorsystemen stellen an die Rekonstruktionsprogramme wegen der Komplexität und Größe der Datenmengen erhebliche, bisher noch nicht erfüllbare Anforderungen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, bei dem das Rekonstruktionsproblem als lineares Gleichungssystem (LGS) dargestellt wird. Dazu werden Methoden entwickelt und implementiert, um die Koeffizientenmatrix des LGS genau und effizient zu berechnen und so stark zu komprimieren, dass sie komplett im Arbeitsspeicher gehalten werden kann. Hier kann das LGS mittels eines schnell konvergierenden, iterativen Näherungsverfahrens in kurzer Rechenzeit gelöst werden. Dazu wird der etablierte Ordered-Subset-MLEM-Algorithmus parallelisiert und eine verbesserte Subset-Aufteilung und Bearbeitungsreihenfolge der Subsets entwickelt. Diese Methode der Rekonstruktion ist hinsichtlich erreichter Bildqualität und benötigter Rechenzeit den bisherigen Verfahren überlegen.

Positron emission tomography (PET) is a modern medical diagnostic procedure, which enables non invasive views of the metabolism of living organisms. Thereby it visualises also malfunctions which are characteristic for neurological, cardiological and oncological illnesses. For this purpose, radioactive, positron emitting tracers are injected into the patient. The emitted radiation is measured by detector systems and images of the activity distribution are calculated by reconstruction procedures. Newer, high sensitive PET devices with 3D detector systems pose substantial, so far yet unaccomplishable demands to the reconstruction programs because of the complexity and size of data. In this work a procedure is presented, with which the reconstruction problem is represented as linear equation system (LES). Methods are developed and implemented, in order to calculate the coefficient matrix of the LES exactly as well as efficiently and to compress it so extensively, that it can be stored completely in memory. Here the LES can be solved by means of a fast converging, iterative approximation method in short computation time. In addition, the well-established Ordered-Subset-MLEM algorithm is parallelized, the subset partitioning is improved, and the handling sequence of the subsets is optimized. This method of reconstruction is superior to known procedures regarding image quality and computation time.

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