Performance Assessment of a Channel Multi-pinhole Collimator for Myocardial Perfusion Imaging with SPECT: A Monte Carlo Simulation
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 136
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JORNA-3-3_004
تاریخ نمایه سازی: 15 شهریور 1402
چکیده مقاله:
While the conventional parallel-hole collimators are widely used in myocardial perfusion imaging (MPI) with SPECT, they are suboptimal in balancing the existing sensitivity-resolution compromise. Therefore, multi-pinhole collimation has been proposed to address the problem. In the present study, a channel multi-pinhole collimated SPECT scanner is modeled and then simulated using the GATE Monte Carlo simulation. The multi-pinhole collimator comprises eight apertures. The material, diameter, and height of the apertures were assumed to be varying. A comparison with conventional single-pinhole was also conducted. The results show that increasing the hole diameter leads to degraded spatial resolution for the multi-pinhole collimator. Compared to the single-pinhole, the multi-pinhole collimators suffer from projection overlapping and thus deteriorated spatial resolution. The findings confirm that the channel multi-pinhole collimators outperform the single-pinhole apertures by providing much higher sensitivity at the expense of slightly lower spatial resolution and therefore would be the collimator of choice for MPI with SPECT.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Z. Mohebbi
Department of Radiation Medical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, B. O. Box ۱۴۵۱۵-۷۷۵, Tehran, Iran
E. Saeedzadeh
Department of Radiation Medical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, B. O. Box ۱۴۵۱۵-۷۷۵, Tehran, Iran
H. Mahani
Radiation Applications Research School, Nuclear Science and Technology Research Institute, B. O. Box ۱۴۳۹۵-۸۳۶, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :