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Following the success of PET/CT during the last decade and the recent increasing proliferation of SPECT/CT, another hybrid imaging instrument has been gaining more and more interest: MR-PET. First combined, simultaneous PET and MR studies carried out in small animals demonstrated the feasibility of the new approach. Concurrently, some prototypes of an MR-PET scanner for simultaneous human brain studies have been built, their performance is being tested and preliminary applications have already been shown. Through this pioneering work, it has become clear that advances in the detector design are necessary for further optimization.
Recently, the different issues related to the present state and future prospects of MR-PET were presented and discussed during an international 2-day workshop at the Forschungszentrum Jülich, Germany, held after, and in conjunction with, the 2008 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference in Dresden, Germany on October 27–28, 2008. The topics ranged from small animal MR-PET imaging to human MR-BrainPET imaging, new detector developments, challenges/opportunities for ultra-high field MR-PET imaging and considerations of possible future research and clinical applications. This report presents a critical summary of the contributions made to the workshop.
Die vorliegende Arbeit zeichnet sich dadurch aus, dass registrierte unsegmentierte Volumina aus multimodalen Bilddatensätzen (z.B. MRT, PET) gleichzeitig in einer 3D-Rekonstruktion visualisiert werden und in Echtzeit manipuliert werden können. Ermöglicht wird die Echtzeitfähigkeit durch die Programmierung der Algorithmen zur direkten Volumenvisualisierung auf der Grafikkarte mittels der neuen CUDA-Technologie. Die Zuordnung der Farbeigenschaften wird über 1D-Transferfunktionen für jedes Volumen getrennt gesteuert. So können durch die interaktive Veränderung der 1D-Transferfunktion Detailinformationen aus den zwei Bilddatensätzen getrennt kontrolliert werden und die Vorteile der verschiedenen Bildmodalitäten in einer Visualisierung genutzt werden. Mittels dieses interaktiven Frameworks können neue Erkenntnisse insbesondere über neurodegenerativen Erkrankungen gewonnen werden.