Transmission scanning with Cs-137 allows high photon flux and is cost effective due to the long half-life of the source. However, it suffers from a high scatter fraction and from emission contamination (EC) in the transmission (TX) sinogram. Both effects lead to an underestimation of the attenuation values, which is about 10-15% each. On our systems, EC is measured in the transmission energy window and subtracted, while scatter is compensated by scaling the p-values. In this paper we have investigated possibilities to improve the transmission signal rather than applying extensive corrections. The ratio between EC and TX can be reduced by increasing the source strength, however, the current source activities are already at the upper limit regarding dead-time and detector pile-up. Scatter can be suppressed by axial collimation, which has been shown by other authors before. To address both issues, scatter and EC, we investigated transaxial and axial collimation for our brain NaI-system, the HEAD PENN-PET and our GSO-brain scanner (GPET). Simulations were performed to investigate object and collimator scatter for both approaches. First results showed that transaxial collimation allows to in crease the source strength and suppresses scatter in the center of the sinogram, however this scatter suppression leads to an artifact in the transmission image. Axial collimation improves the accuracy of the attenuation values.

The purpose of this study was to determine the actual standardized uptake value (SUV) by using the lesion size from computer tomography (CT) scan to correct for resolution and partial volume effects in positron emission tomography (PET) imaging. This retrospective study included 47 patients with lung lesions seen on CT scan whose diagnoses were confirmed by biopsy or by follow up CT scan when the PET result was considered negative for malignancy. Each lesion's FDG uptake was quantified by the SUV using two methods: by measuring the maximum voxel SUV (maxSUV) and by using the lesion's size on CT to calculate the actual SUV (corSUV). Among small lesions (2.0 cm or smaller on CT scan), ten were benign and 17 were malignant. The average maxSUV was 1.43+/-0.77 and 3.02+/-1.74 for benign and malignant lesions respectively. When using an SUV of 2.0 as the cutoff to differentiate benignity and malignancy, the sensitivity, specificity, and accuracy were 65%, 70%, and 67% respectively. When an SUV of 2.5 was used for cutoff, the sensitivity, specificity, and accuracy were 47%, 80%, and 59% respectively. The average corSUV was 1.65+/-1.09 and 5.28+/-2.71 for benign and malignant lesions respectively. Whether an SUV of either 2.0 or 2.5 was used for cutoff, the sensitivity, specificity, and accuracy remained 94%, 70%, and 85% respectively. The only malignant lesion that was falsely considered benign with both methods was a bronchioalveolar carcinoma which did not reveal any elevated uptake of fluorine-18 fluorodeoxyglucose (FDG). Of the large lesions (more than 2.0 cm and less than 6.0 cm), one was benign and 19 were malignant and the corSUV technique did not significantly change the accuracy. It is concluded that measuring the SUV by using the CT size to correct for resolution and partial volume effects offers potential value in differentiating malignant from benign lesions in this population. This approach appears to improve the accuracy of FDG-PET for optimal characterization of small lung nodules.

Using a 137Cs single photon transmission source for transmission scanning allows a higher photon flux and thus, better transmission statistics compared to coincidence transmission scanning. However, 137Cs suffers from a high scatter fraction as well as emission contamination, both leading to an underestimation of the attenuation values. On our NaI- and GSO-systems this is currently compensated by subtracting emission contamination, scatter-scaling and re-mapping. Histogram based segmentation, widely used to shorten the scan time on 68Ge devices, inherently is capable to compensate for a potential bias in the attenuation values. We have investigated segmented attenuation correction for 137Cs transmission scans with NaI(Tl) PET scanners in previous work, and came to the conclusion that our current processing was superior to the formerly used segmentation routine. In this paper we re-investigate segmentation, however, using a more sophisticated algorithm. Our focus was mainly to improve the accuracy of our transmission scans rather than shorten the scan times. However, the potential to reduce the scan duration was investigated as well

Back injury is one of the most frequently encountered injuries in the collegiate rower. The differential diagnosis of back pain in the competitive rower includes muscle strain, ligament/tendon injury, stress reaction, stress fracture, and a tear in the annulus fibrosis. Endurance sports, such as rowing, have an increased frequency of stress injury The diagnosis of stress reaction cannot be made with plain radiographs. Many studies have firmly established the efficacy of single photon emission computed tomography (SPECT) bone scans and magnetic resonance imaging in establishing the diagnosis of a stress reaction We present a case of a collegiate rower with mid back pain secondary to a stress reaction of the endplates of the costotransverse articulation at the T8 level diagnosed by a positive positron emission tomogram study in the setting of a negative SPECT scan.

We report on our evaluation of the CPET (ADAC/UGM) and compare the different results obtained according to the IEC (61675-1, 1998), NEMA (NU-2, 1994) and updated NEMA (NEMA 2000+) protocols. The latter uses phantoms more clinically relevant for whole-body studies. The CPET has six curved NaI(Tl) detectors (2.54 cm thick) and no septa. The ring diameter is 90 cm with a patient port of 56 cm, and the axial FOV is 25.6 cm. The energy resolution is 11% and the lower energy threshold is set at 435 keV. The spatial resolution for a point (line) source in the transaxial direction is 4.6 (4.7) mm (FWHM) on the scanner axis, and the axial resolution is 5.7 mm. Following the NU-2 analysis, the scatter fraction is 25%, the sensitivity is 12.7 cps/Bq/ml, and the peak noise equivalent countrate (NEC) is 47.4 kcps at an activity concentration of 12.3 kBq/ml. For the IEC protocol, the scatter fraction is 31.6%, the sensitivity is 11.6 cps/Bq/ml, and the peak NEC is 39.5 kcps at 12.3 kBq/ml. For the NEMA 2000+ protocol, the scatter fraction is 35.0%, the sensitivity is 3.0 cps/kBq (note the change in units), and the peak NEC is 14 kcps at 3.8 kBq/ml. Compared to the previous Penn-PET scanners, upon which the CPET is based, the use of curved detectors and improvements in the pulse-shaping, integration deadtime, and triggering lead to improved countrate capability, spatial resolution and image quality of the scanner. The current NEMA and IEC measurements (which use 19-cm long phantoms) characterize the best possible performance for PET imaging, while the new proposed measurements (using longer phantoms and point instead of line sources) better characterize the performance under clinical conditions, especially 3D whole-body scanning

Earlier investigations with BGO positron emission tomography (PET) scanners showed that the scatter correction technique based on multiple acquisitions with different energy windows are problematic to implement because of the poor energy resolution of BGO (22%), particularly for whole-body studies. We believe that these methods are likely to work better with NaI(TI) because of the better energy resolution achievable with NaI(TI) detectors (10%). Therefore, we investigate two different choices for the energy window, a low-energy window (LEW) on the Compton spectrum at 400-450 keV, and a high-energy window (HEW) within the photopeak (lower threshold above 511 keV). The results obtained for our three-dimensional (3-D) (septa-less) whole-body scanners [axial field of view (FOV) of 12.8 cm and 25.6 cm] as well as for our 3-D brain scanner (axial FOV of 25.6 cm) show an accurate prediction of the scatter distribution for the estimation of trues method (ETM) using a HEW, leading to a significant reduction of the scatter contamination. The dual-energy window (DEW) technique using a LEW is shown to be intrinsically wrong; in particular, it fails for line source and bar phantom measurements. However, the method is able to produce good results for homogeneous activity distributions. Both methods are easy to implement, are fast, have a low noise propagation, and will be applicable to other PET scanners with good energy resolution and stability, such as hybrid NaI(TI) PET/SPECT dual-head cameras and future PET cameras with GSO or LSO scintillators.

Zusammenfassung Ziel: Moderne Volumen-PET-Systeme bieten die Möglichkeit, auf die abschirmende Wirkung von Septen zwischen den einzelnen Detektorringen (2D-Modus) zu verzichten, so daß auch koinzidente Ereignisse zwischen Detektoren auf weiter entfernt liegenden Ringen erfaßt werden können (3D-Modus). Ziel der vorliegenden Arbeit war es, das Zählratenverhalten eines PET-Scanners der neuesten Generation im 2D- und im 3D-Modus anhand von Phantommessungen zu untersuchen und die sich daraus ergebenden Konsequenzen für die Strahlenhygiene bei PETUntersuchungen mit 2-[F-18]-Fluor-2-Desoxyglukose (F-18-FDG) zu diskutieren. Methoden: Alle Messungen wurden am Ganzkörper-PET-System ECAT EXACT HR+ durchgeführt. Für die 2D-Messungen wurde ein Kollimator aus dünnen Wolframlamellen in das Gesichtsfeld eingebracht. Das Zählratenverhalten des Scanners wurde dem NEMA-Protokoll folgend über einen weiten Bereich von F-18-Aktivitätskonzentrationen untersucht. Darüber hinaus wurden PET-Aufnahmen des EEC-Ganzkörperphantoms mit verschiedenen Einsätzen im 2D- und im 3D-Modus jeweils über 15 min akquiriert, wobei die F-18-Aktivitätskonzentrationen bei der 3D-Messung halb so hoch waren wie bei der 2D-Messung. Ergebnisse: Für das zylinderförmige NEMA-Phantom (Ø = 19,4 cm, Länge = 19,0 cm) ergab sich im 3D-Modus eine im Vergleich zur 2D-Akquisition etwa fünffach höhere Systemsensitivität (27,7 statt 5,7 cps/Bq/ml). Die Auswertung der rekonstruierten Aktivitätsverteilungen des EECPhantoms ergab, daß die Qualität der aus dem 3D-Projektionsdatensatz berechneten PET-Aufnahmen besser war als die der korrespondierenden 2D-Aufnahmen, obwohl die Aktivitätskonzentrationen nur halb so hoch waren. Schlußfolgerungen: Durch die Datenakquisition im 3DModus kann die zu applizierende Aktivitätsmenge bei gleichzeitiger Verbesserung der Bildqualität erheblich reduziert werden. Für Patientenuntersuchungen mit F-18-FDG im Ganzkörperbereich reicht es unserer Erfahrung nach aus, eine Aktivität zwischen 150 und 200 MBq zu applizieren. Dies entspricht einer effektiven Äquivalentdosis von 3 beziehungsweise 4 mSv.

Zusammenfassung Ziel: Unter Ausnutzung des kontinuierlichen Energiespektrums von Compton-gestreuten Photonen haben wir die untere Energieschwelle eines Positronen-Emissions-Tomographen (PET) bestimmt. Methode: In der PET werden bei der Datenakquisition Photonen erfaßt, deren Energie in dem Bereich liegt, der durch die untere und obere Schwelle des Energiediskriminators festgelegt ist. Um diese experimentell zu bestimmen, wird gewöhnlich die Energieantwort der Detektoren mit Gammastrahlern unterschiedlicher Energie gemessen, wobei man auf die Verfügbarkeit von Strahlern mit den gewünschten Energien angewiesen ist. Nutzt man hingegen das Energiespektrum von Compton-gestreuten Photonen, steht dafür auch eine kontinuierliche Energieverteilung zur Verfügung, die eine direkte Messung der Energieantwort der Detektoren erlaubt. Für die Messungen wurde eine aktivierte Cu-64-Punktquelle (ø = 1 mm) verwendet, die in eine Aluminiumkugel (ø = 2 cm) eingebracht wurde. Ergebnisse: Die von uns an dem Ganzkörperscanner ECAT EXACT HR+ (CTI/Siemens) gemessenen Werte für die untere Energieschwelle lagen systematisch unter den nominellen Werten und bestätigen damit die Resultate, die von C. Watson für Linienquellen gefunden wurden. Schlußfolgerung: Dies hat zur Folge, daß mehr niederenergetische Photonen gemessen werden als angenommen, was insbesondere bei der Streukorrektur berücksichtigt werden muß.

Zusammenfassung Ziel: In den letzten Jahren wurden verschiedene Algorithmen entwickelt, mit deren Hilfe an Volumen-PET-Systemen akquirierte 3D-Sino-gramme in 2D-Datensätze transformiert werden können. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, die wesentlich höhere Sensitivität der 3D-Messung mit den Vorteilen der iterativen 2D-Rekonstruktion zu kombinieren. Ziel dieser Arbeit war es, die Wertigkeit dieses Ansatzes anhand von Phantommessungen und Patientenuntersuchungen zu evaluieren. Methoden: Alle Messungen wurden an einem Ganzkörper-PET-System der neuesten Generation (ECAT EXACT HR+) durchgeführt. Für die 2D-Messungen wurde ein Kollimator aus dünnen Wolframlamellen in das Gesichtsfeld eingebracht. Die akquirierten 3D-Daten wurden vor der Bildrekonstruktion mit dem von M. Defrise entwickelten “Fourier-Rebinning (FORE)”-Algorithmus in 2D-Sinogramme umsortiert. Zur Bildrekonstruktion wurde das Standardverfahren der gefilterten Rückprojektion (FBP) sowie ein optimiertes ML/EM-Verfahren mit Überrelaxation zur Konvergenzbeschleunigung eingesetzt. Die Ortsauflösung beider Verfahren sowie das Konvergenzverhalten und die Rauschentwicklung des ML/EM-Algorithmus wurde anhand von Phantommessungen untersucht. Darüber hinaus wurden Patientendaten sowohl im 2D-Modus als auch im 3D-Modus akquiriert und jeweils mit beiden Verfahren rekonstruiert. Ergebnisse: Bei gleicher Ortsauflösung wiesen die iterativ rekonstruierten Aufnahmen weniger und deutlich schwächer ausgeprägte Artefakte auf als die FBP-rekonstruierten Bilder, wodurch insbesondere die Detailerkennbarkeit verbessert wurde. Dies gilt sowohl für die im 2D-Modus als auch für die im 3D-Modus gemessenen Daten. Die beste Bildqualität ergab sich durch die iterative 2D-Rekonstruktion von 3D-Daten, die zuvor mit dem FORE-Algorithmus in 2D-Sinogramme transformiert wurden. Wie die Phantommessungen zeigten, reichen 50 Iterationsschritte aus, um mit dem optimierten ML/EM-Algorithmus einen Quantifizierungsfehler von weniger als 5% zu erreichen. Schlußfolgerung: Die vorgestellten Messungen belegen, daß die Qualität von 3D-PET-Aufnahmen durch die iterative Rekonstruktion verbessert werden kann. Durch die Verwendung des FORE-Algorithmus läßt sich dieses Konzept auch für die klinische Routine nutzen, da sich die Rechenzeit im Vergleich zur Rekonstruktion von reinen 2D-Daten nicht wesentlich verlängert.

Earlier investigations with BGO scanners showed that dual energy window techniques do not provide the desired accuracy, however, we believe that this is mainly due to the poor energy resolution of BGO (22%). NaT(Tl) has much better energy resolution (10%) and should lead to good results, as it does in SPECT with NaI(Tl). Therefore we investigate two different choices for the energy window, a low window from 400-450 keV which contains more than 98% object scatter according to Monte Carlo simulations, and a high window within the photopeak (lower threshold above 511 keV). The results obtained for our whole-body scanners (axial FOV of 12.8 cm and 25.6 cm) as well as for our brain scanner (axial FOV of 25.6 cm) show a significant reduction of the scatter contamination for the method using a high window. The method using a low window shows good results for homogeneous activity distributions, but fails for line source measurements. Both methods are easy to implement, fast, have a low noise propagation and will be applicable to other PET scanners with good energy resolution, such as hybrid PET/SPECT dual-head cameras and future LSO PET cameras.

Zusammenfassung Ziel: Mit kleineren Detektorelementen läßt sich bei PET-Scannern eine bessere räumliche Auflösung erzielen. Allerdings verschlechtert sich damit die Zählstatistik in den rekonstruierten Bildern. Daher wurde in dieser Studie der Einfluß verschiedener Aufnahmeparameter auf das Signal-zu-Rausch-Verhältnis (SNR) mit dem Ziel untersucht, die Qualität der PET-Aufnahmen zu optimieren. Methode: Die Messungen wurden an einem modernen Ganzkörper-PET-System (ECAT Exact HR+, Sie- mens/CTI) mit den vom Hersteller empfohlenen Einstellungen im 2D- und 3D-Modus durchgeführt. Zur Simulation von Patientenmessungen im Thoraxbereich wurde das EEC-Ganzkörperphantom mit verschiedenen Einsätzen verwendet. Bei den Messungen im Emissions- und Transmissionsmodus wurden die Ereigniszahlen sowie die untere Schwelle des Energiediskriminators variiert. Mit Hilfe einer einfachen Modellfunktion wurde der Einfluß der Ereigniszahlen im Emissions- und Transmissionsdatensatz auf das SNR parametrisiert. Ergebnisse: Bei den in der PET üblicherweise verwendeten Zählraten beeinflußt die Emissionsmessung das SNR im rekonstruierten Bild stärker als die Transmissionsmessung. Mit steigender unterer Energieschwelle verbessert sich bei gleicher Anzahl an Gesamtereignissen das SNR. Unter Verwendung der abgeleiteten Modellfunktion konnte die optimale Aufteilung der Gesamtmeßzeit (Emission und Transmission) abgeschätzt werden. Sowohl für den 2D- als auch für den 3D-Modus ergab sich ein optimaler Anteil der Emissionsmeßzeit an der Gesamtmeßzeit von etwa 75%. Schlußfolgerung: Der vorgestellte phänomenologische Ansatz bietet die Möglichkeit, das SNR und damit die Qualität von PET-Aufnahmen für den jeweiligen Scanner und die jeweilige Fragestellung auf einfache Weise zu optimieren.

Scatter contamination is one of the main reasons for image degradation in 3D Positron Emission Tomography (PET). The knowledge about the amount of scatter and its distribution is a prerequisite for performing an accurate scatter correction. One concern is the scatter contribution from activity outside the field-of-view (FOV) and multiple scatter. We examined the scatter distribution for various phantoms using Monte Carlo simulations. The simulations were performed for a whole-body PET system (ECAT EXACT HR/sup +/, Siemens/CTI). The scanner has an axial FOV of 15.5 cm and a ring diameter of 82.7 cm. With (without) interplane septa the scatter contribution is up to 40(65)% (for a line source in a 40 cm cylinder) of the total counts. The scatter fraction varies significantly with the axial position. The results show also that for an accurate scatter correction, both activity and scatter media outside the FOV have to be taken into account. Furthermore it could be shown that there is a considerable amount of multiple scatter which has a different spatial distribution from single scatter. Therefore multiple scatter cannot be corrected by simply rescaling the single scatter component.