Sammlung der Einzelereignisse einer PET-Kamera, Listmodemessung und Sortieren nach beliebigen Kriterien

Physikalische Grundlagen

Die Positronen Emissions Tomographie beruht auf der Registrierung von Positronenzerfällen, die als Folge des Beta Plus Zerfalles von radioaktiven Stoffen auftreten. Beim Beta Plus Zerfall eines Atoms wird ein Positron emittiert, wie in der Abb. 1 dargestellt. Das Positron zerfällt kurz nach seiner Emission durch Zusammenstoß mit einem Elektron in der umgebenden Materie. Dabei entsteht Gammastrahlung in Form von zwei Lichtquanten, die in entgegengesetzter Richtung ausgestrahlt werden. In Abb. 2 ist schematisch ein Detektorring des Tomographen dargestellt. Ein Positronenzerfall wird erkannt, wenn zwei Lichtquanten gleichzeitig von den Detektoren erfasst werden. Das so erfasste Einzelereignis wird als Koinzidenz bezeichnet.

Anwendung von PET

Dem Patienten wird vor der Messung ein Radiopharmazeutikum verabreicht. Diese ist mit einem Positronen Emitter radioaktiv markiert und wird als Tracer bezeichnet. Die chemische Verbindung des Tracers ist darauf hin optimiert, gezielt an bestimmten Stoffwechselprozessen teilzunehmen. Aus der gemessenen Tracerverteilung im Gewebe können Rückschlüsse auf physiologische und biochemische Vorgänge gezogen werden. PET wird in der Medizin zur Untersuchung von Herz-, Krebs- und Hirnerkrankungen angewendet.

Listmode

Bei den bisher gängigen Messverfahren wurden die Einzelereignisse schon während der Messung weiterverarbeitet und in Sinogramm Matrizen einsortiert. Dies führt zu einer Reihe von Einschränkungen. In vielen Fällen sind die Messdaten nach speziellen Sortierkriterien, wie zum Beispiel in Zeitbereiche, einzuordnen. Da dazu die Zeitinformation der Einzelereignisse benötigt wird, müssen die Sortierkriterien vor der Messung angegeben werden. Ein wiederholtes Sortieren der Messdaten nach anderen Kriterien ist nicht möglich. Bei einer Messung im bisher kaum angewandten Listmode Betrieb besteht dieser Nachteil nicht. Wie in der Abb. 4 dargestellt, wird im Listmode Betrieb der Datenstrom mit den Einzelereignissen der Messung ausgegeben. Die Listmode Daten enthalten die Position der Einzelereignisse in Koinzidenzdatenwörtern, sowie Zeit- und Triggerinformationen in Zeitwörtern. Ein weiterer Vorteil des Listmodes ist, dass eine Sortierung der Listmode Daten unabhängig von Hardware und Software des Kamera Herstellers möglich ist.

Verarbeitung der Messdaten

Die Position einer Koinzidenz wird einer Linie zugeordnet und ist durch 3 Koordinaten beschrieben. Im allgemeinen werden die Koinzidenzdaten weiterverarbeitet, indem sie in Sinogramm Matrizen einsortiert werden. Sinogramm Matrizen sind dreidimensionale Felder, deren Indizes die Position des Ereignisses beschreiben. Der Inhalt in der Sinogramm Matrix ist die Anzahl der erfassten Ereignisse. Aus den Sinogramm Matrizen werden mit einem Bildrekonstruktionsverfahren aus der Computer Tomographie grafische Volumendarstellungen zur Aktivitätsverteilung erzeugt.

Für den routinemäßigen Einsatz des Listmodebetriebes war bisher wenig anwendbare Software vorhanden. Das Ziel der Diplomarbeit war die Entwicklung einer Software zur Erzeugung von Sinogramm Dateien aus Listmode Daten. Die Messdaten sollen nach folgenden flexibel gestalteten Kriterien sortiert werden.

2. Sortierung in Gates Es kann eine Sortierung in periodisch wiederkehrende Bereiche zwischen 2 Triggersignalen erfolgen. In der Ausgabedatei werden die Bereiche Gates genannt. Die Triggersignale werden von einem externen Gerät geliefert. In der Abb. 5 ist ein Beispiel mit Triggersignalen zum Herzschlag dargestellt. Ein EKG Gerät liefert einmal pro Herzschlag zum Zeitpunkt der R-Zacke ein Triggersignal. Dadurch wird eine Sortierung in Bewegungsabschnitte des Herzzyklus ermöglicht.

3. Kombinierte Sortierung in Frames und Gates

Die kombinierte Sortierung in Bereiche entlang der Zeitachse und in Bereiche periodischer Bewegungsabläufe, eröffnet viele neue Möglichkeiten bei Auswertung der Messdaten. So kann zum Beispiel der Einfluss der Herzwandbewegung auf die Genauigkeit der bisherigen Herzauswertungen untersucht werden.

1. Sortierung in Frames

Wie in der Abb. 4 dargestellt, kann eine Einordnung in Zeitbereiche über den Zeitraum der Messung erfolgen. Die Zeitbereiche werden in der Ausgabedatei Frames genannt und sind beliebig einstellbar, mit der Ausnahme, dass sie sich nicht überlagern dürfen.

Als Beispiel für die Anwendung der entstandenen Software werden in der Abb. 6 und 7 rekonstruierte Schichtbilder von einer Herzmessung im Listmode gezeigt.

Die Abb. 6 besteht aus 3 Einzelbildern, die bei einer Sortierung in Frames entstanden sind. Das linke Einzelbild zeigt den Zustand zu Beginn der Messung. Der unmittelbar zuvor verabreichte Tracer konzentriert sich im Blut, welches die Herzkammern durchströmt. Das mittlere Bild ist eine Aufnahme nach ca. 10 Minuten, während sich der Tracer im Körper verteilt hat. Das rechte Einzelbild zeigt, wie sich der Tracer am Ende der Messung im Herzmuskelgewebe angereichert hat. Dabei wird die linke Herzkammer als Querschnitt sichtbar.

Die Abb. 7 enthält 4 ausgewählte Aufnahmen von einer Sortierung in Abschnitte des Herzzyklus. Dazu wurde der Herzzyklus in insgesamt 10 Bereiche gleichmäßig aufgeteilt. In den Aufnahmen sind einzelne Phasen aus der Herzwandbewegung der linken Herzkammer erkennbar.

Um die Herwandbeweung als Animation anzuzeigen, klicken Sie hier