Investigation of the effect of crystal thickness on the spatial resolution and linearity of a PEM detector using an artificial neural network based positioning algorithm

Abstract

Bu tezin amacı, sürekli bir PEM detektörünün çözünülürlüğünün ve doğrusallığının yapay sinir ağları temelli bir pozisyonlama algoritması kullanılarak araştırılmasıdır. Bu çalışmanın diğer bir amacı da kristal kalınlığının, çözünürlük ve detektörün sistematik hatasına olan etkisinin incelenmesidir. Bu çalışmada pikselleştirilmiş kristallerin ışık toplamadaki sorunlarının ve işçiliklerindeki zorlukların üstesinden gelmek ve maliyeti azaltmak amacıyla sürekli bir kristal seçilmiştir.Bu çalışmada kullanılan sürekli LSO kristali, 49 mm x 49 mm boyutlarında olup, kalınlığı 3 mm'den başlanılarak her simülasyon grubu için 3'er mm'lik artırımlarla 24 mm'ye kadar çıkarılmıştır. Seçilen ışık algılayıcı, düz panelli ve 8 x 8 anotlu Hamamatsu H8500'dür. 511 keV enerjili fotonlar dar aşınlar halinde detektörün yüzeyine gönderilmiştir ve kistalin içinde gerçekleşen etkileşimler ve ışık algılayıcının çıkışları simüle edilmiştir. Foton çoğaltıcı tüpün 64 adet çıkışı 4 çıkışa düşürülmüştür ve bu çıkışlar, her etkileşim için çok katmanlı algılayıcının giriş vektörleri olarak kullanılmıştır. Her kristal kalınlığı için biri eğitim, diğeri test setini oluşturmak üzere için iki grup simülasyon gerçekleştirilmiştir. Ağın parametreleri ve ağı eğitmekte kullanılan döngü sayısı her kalınlık için sabit tutularak, kristal kalınlığının ve enerji eşiğinin, detektörün iç çözünürlüğüne ve sistematik hatasına etkisi araştırılmıştır. Yapılan simülasyonlar, Anger algoritmasının sistematik hatasını kanıtlamış ve sintilasyon koordinatı hesaplaması için yanlılık hatası olmayan başka bir pozisyonlama algoritmasının kullanılmasının gerekliliğini kanıtlamıştır.Yapay sinir ağları temelli bir pozisyonlama algoritması kullanılması Anger algoritmasına kıyasla daha iyi sonuçlar vermiştir. 3 mm kalınlığındaki LSO kristali için merkezdeki çözünürlük 0.329 mm olarak bulunmuştur, kristal kalınlığı 24 mm'yeçıkarıldığında ise çözünürlük 0.690 mm'ye yükselmiştir. Yanlılık hata değerleri ise Anger algoritması ile hesaplananlardan daha iyidir.Anahtar Sözcükler: Pozitron emisyon mamografisi (PEM), sürekli sintilasyon kristali, pozisyonlama algoritması, yapay sinir ağları, Anger algoritması.

The objective of this thesis is to improve the resolution and linearity of a continuousdetector for positron emission mammography (PEM) imaging, by using an algorithm basedon artificial neural networks. Another aim of this work is to investigate the effect of crystalthickness on the resolution and bias of the detector. A continuous scintillation detector ischosen, in order to overcome the difficulties observed in light collection and manufacturingof pixellated crystals and to reduce the cost.In this study, the detector is composed of 49 mm x 49 mm continuous LSO crystalwhere its thickness changes from 3 mm to 24 mm with increments of 3 mm. Thephotosensor chosen is Hamamatsu H8500 flat panel multi-anode photomultiplier consistingof 8 x 8 anodes. The interactions of narrow beams of 511 keV photons impacting thedetector surface and the photosensor output are simulated using DETECT2000 simulationplatform. The 64 outputs of the PMT is reduced to 4 and these outputs are used as the inputvectors of the multilayer perceptron network for each interaction. Two sets of simulationsare performed for each thickness of the scintillation crystal. One set to generate the trainingset and another set to create the test set. By fixing the parameters of the network and thenumber of iterations, the effect of crystal thickness and energy threshold on the intrinsicspatial resolution and bias are investigated. Our simulations confirmed the bias problem ofthe Anger algorithm and the necessity of using a biasfree positioning algorithm forscintillation coordinate estimation.Using artificial network based positioning algorithm better results are observedwhen compared to Anger algorithm. Results obtained show an intrinsic resolution of 0.329mm and 0.690 mm for a crystal thickness of 3 mm and 24 mm in the center of the crystal,respectively. The systematic errors calculated are better than those obtained with Angeralgorithm.Keywords: Positron emission mammography (PEM), continuous scintillation crystal,positioning algorithm, artificial neural networks, Anger algorithm