In experimentellen Phantomstudien und klinischen PET-Untersuchungen wurden verschiedene Datenakquisitions- (2D, 3D), Bildrekonstruktions- (Scatterkorrektur; gefilterte Rückprojektion, Iteration; Gaussfilterung) und Schwächungskorrekturverfahren (nicht-segmentierte, segmentierte Korrektur) hinsichtlich ihrer Eignung für die PET-Untersuchung von Patientinnen mit Mammakarzinom evaluiert. Ziel war es, eine verbesserte Erkennbarkeit maligner Tumoren der Mamma zu erreichen. Trotz des zusätzlichen Einsatzes der Scatterkorrektur (Korrektur nach Ollinger et al.) lag die Bildqualität 3D-akquirierter PET-Datensätze unter simulierten und realen klinischen Bedingungen (Mammakarzinom) deutlich unter der Qualität 2D-akquirierter Datensätze. Unabhängig von der Art der Datenakquisition kann durch folgende Rekonstruktionsalgorithmen eine Optimierung der Bildqualität von PET-Aufnahmen der Mamma erreicht werden: Scatterkorrektur, OSEM (4 Subsets, 8 Iterationen), Gaussfilterung, segmentierte Schwächungskorrektur.
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In experimentellen Phantomstudien und klinischen PET-Untersuchungen wurden verschiedene Datenakquisitions- (2D, 3D), Bildrekonstruktions- (Scatterkorrektur; gefilterte Rückprojektion, Iteration; Gaussfilterung) und Schwächungskorrekturverfahren (nicht-segmentierte, segmentierte Korrektur) hinsichtlich ihrer Eignung für die PET-Untersuchung von Patientinnen mit Mammakarzinom evaluiert. Ziel war es, eine verbesserte Erkennbarkeit maligner Tumoren der Mamma zu erreichen. Trotz des zusätzlichen Ei...
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