面向 PET 的对象独立散射灵敏度及其通过快速蒙特卡罗模拟的散射估计

散射 coincidences 引入定量偏差，必须在重建过程中进行补偿。传统散射估计通常依赖简化的圆柱形扫描仪模型，忽略探测器物理。由于散射事件的特性（如入射角度）相对于真实 coincidences 更不受约束， Incorporating 探测器散射灵敏度具有挑战性。我们将 5D 单光子检测概率查找表（LUT）集成到模拟逻辑中，该查找表考虑了光子能量、入射角度和探测器位置。随后，对得到的散射 sinogram 进行按预先计算的、LUT 特定的散射灵敏度 sinogram 的比例缩放。散射通过 MCGPU-PET 模拟，后者是一种简化扫描仪模型的快速蒙特卡罗（MC）模拟器，并应用于来自 GATE 中模拟的 GE Signa PET/MR phantoms。我们评估了三种情景：（1）来自已知活度分布的高计数 MC 模拟；（2）有限计数模拟；（3）在低计数条件下联合估计活度和散射。结果表明，在情景 1 中，散射补偿重建在所有活性区域实现 <1% 的全局偏差。在情景 2 中，噪声散射估计导致正偏差，但高斯平滑恢复至情景 1 水平。在情景 3 中，联合估计在 nearly all 区域维持 <1% 偏差。对于真实扫描，基于 MC 的散射估计与厂商提供的散射估计高度吻合。本概念验证表明，散射灵敏度建模可通过纳入探测器物理来增强模拟器，支持使用快速 MC 模拟进行真实扫描，以在临床 PET 重建中实现更高的精度和对采集噪声的鲁棒性。