This thesis study is about scanner sensitivity enhancement for a high-rate pre-clinical PET to enable a truly real-time tracer dynamics studies. As the method, inter-crystal Compton scatter recovery was used to recycle triple coincidence events which were previously discarded to enhance the scanner sensitivity. A conventional Maximum Energy (ME) method and a novel multi-stage Neural Network (NN) method were employed to analyze the effectiveness of sensitivity enhancement and the accuracy of finding the correct LORs. An ETHZ SAFIR prototype scanner which has small scintillator size and the one-to-one coupling block detector design where an inter-crystal Compton scatter recovery may be more useful. For a point source, the sensitivity was enhanced by around 1.4 times with the ME method and around 2.2 or 1.5 times with two different NN methods. The accuracies were 58%, 66% and 71% respectively. For a NEMA NU4 IQ phantom source, the sensitivity enhancements were 1.1 and 1.2 times and the accuracies were 60% and 67%. For a reconstructed point source image, the FWHM did not change before and after the recovery; however, the peak height was highest with the image where NN recovery was applied.
본 학위논문은 획기적인 추적역학 연구를 가능하도록 하기 위한 고속 전임상 PET 스캐너의 민감도 향상을 위한 방법에 대한 연구이다. 그 방법으로서 섬광체 간에 일어나 콤프턴 산란 이벤트를 복구하여 이전에 버려지던 삼중 동시계측 이벤트를 재활용해 스캐너의 민감도를 높이는 원리가 사용되었다. 기존의 방법인 Maximum Energy (ME) 방법과 다단계 인공신경망 (NN) 기반의 방법을 구현하였고 스캐너 민감도의 향상 정도와 반응선 추정 정확도에 대해 분석하였다. 분석 대상으로는 일대일 대응 방식의 블록 검출기와 작은 섬광체 사용으로 컴프턴 산란 복구의 필요성이 큰 ETHZ의 SAFIR 스캐너 원형 디자인이 활용되었다. 결과적으로, 점 선원에 대해서 ME 방법은 약 1.4배 그리고 NN 방법은 종류에 따라 2.2배 혹은 1.5배의 민감도 향상을 가져왔다. 반응선 추정 정확도는 100keV 문턱값과 500ps 동시계측 시간 창에서 각각 53%, 66%, 71%를 보였다. NEMA NU4 IQ 선원에 대해서는 같은 조건에서 1.1배와 1.2배의 민감도 향상 그리고 60%와 67% 정도의 반응선 추정 정확도를 보였다. 점 선원 영상에서 FWHM은 크게 변하지 않고 최고점의 높이는 NN방법을 사용할 때 가장 높다는 결과를 얻었다.
