Valencia, España
Madrid, España
El objetivo de este estudio es crear una prueba de control de calidad (CC) basada en maniquíes experimentales para equipos híbridos PET/RM. Se ha validado un método que minimiza el error en los mapas de atenuación (MA) para medidas de maniquíes con PET/RM, y se ha implementado en el CC para evaluar el impacto de distintos factores de degradación por movimiento respiratorio.
Se empleó el maniquí MRI-QUASAR-Motion con insertos de impresión-3D, así como la herramienta Duetto para generar los MA a partir de tomografías computarizadas (MA-TC). Mediante coeficientes de recuperación (CR), se cuantificó el impacto de la compensación de movimiento en los MA, la discriminación de ciclos irregulares y el promediado para las fases respiratorias co-registradas en imágenes PET. No se observaron mejoras significativas al compensar el movimiento en los MA (p = 0.31) ni al discriminar ciclos irregulares (p = 0.16). Tampoco se observaron diferencias significativas entre estimar la concentración en cada fase respiratoria y promediar su valor (RC_(concentración) = 0.982±0.013) o estimarlo en la imagen promedio de las fases respiratorias (RC_(concentración) = 0.978±0.009).
Nuestra prueba de CC para equipos PET/RM permite recomendar que se evite el postproceso que implica la compensación de movimiento respiratorio en los MA, la discriminación de ciclos respiratorios irregulares y el co-registro de las fases respiratorias.
This study aims to create a phantom-based quality control (QC) test for hybrid PET/MR systems. A method that minimises error in attenuation maps (AM) for PET/MR phantom measurements has been validated and implemented in the QC to assess the impact of different respiratory motion degradation factors.The MRI-QUASAR-Motion phantom with 3D-printing inserts was employed as well as the Duetto tool to generate AMs from computed tomography (AM-CT) scans. Using recovery coefficients (RC), the impact of motion compensation on AMs, discrimination of irregular cycles and averaging for co-registered respiratory phases on PET images was quantified. No significant improvements were observed with motion compensation in the AMs (p = 0.31) or when discriminating irregular cycles (p = 0.16). There was also no significant difference between estimating the concentration in each respiratory phase and ave-raging its value (RC_(concentración) = 0.982±0.013) or estimating it in the average image of the respiratory phases (RC_(concentración) = 0.978±0.009).
Our QC test for PET/MR systems allows us to recommend avoiding the post-processing involved by the respiratory motion compensation in AMs, the discrimination of irregular respiratory cycles and the co-registration of respiratory phases.
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