Patientenbewegung ist ein wesentlicher Degradierungsfaktor für die Bildqualität in der PET Bildgebung. Wird die Bewegung ignoriert, kann sie im rekonstruierten Bild zu Unschärfe führen und erschwert somit eine korrekte Diagnose oder Quantifizierung. Der wesentliche wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit ist ein neuer Bewegungskompensationsalgorithmus, der gemeinsam sowohl Bild als auch Bewegung rekonstruiert. Unser Algorithmus benutzt deformierbare Bewegungsmodelle, um auch mit komplexen Deformationen, wie sie z. B. in der Herz-PET vorkommen, umgehen zu können.
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Patientenbewegung ist ein wesentlicher Degradierungsfaktor für die Bildqualität in der PET Bildgebung. Wird die Bewegung ignoriert, kann sie im rekonstruierten Bild zu Unschärfe führen und erschwert somit eine korrekte Diagnose oder Quantifizierung. Der wesentliche wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit ist ein neuer Bewegungskompensationsalgorithmus, der gemeinsam sowohl Bild als auch Bewegung rekonstruiert. Unser Algorithmus benutzt deformierbare Bewegungsmodelle, um auch mit komplexen Deform...
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