Phantom and clinical evaluation of the effect of a new Bayesian penalized likelihood reconstruction algorithm (HYPER Iterative) on 68Ga-DOTA-NOC PET/CT image quality

Abstract Background Bayesian penalized likelihood (BPL) algorithm is an effective way to suppress noise in the process of positron emission tomography (PET) image reconstruction by incorporating a smooth penalty. The strength of the smooth penalty is controlled by the penalization factor. The aim wa...
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Autor*in:

Lei Xu [verfasserIn]

Can Cui [verfasserIn]

Rushuai Li [verfasserIn]

Rui Yang [verfasserIn]

Rencong Liu [verfasserIn]

Qingle Meng [verfasserIn]

Feng Wang [verfasserIn]

Format:

E-Artikel

Sprache:

Englisch

Erschienen:

2022

Schlagwörter:

PET

68Ga-DOTA-NOC

Neuroendocrine neoplasm

Image reconstruction

Bayesian penalized likelihood

Penalization factor

Übergeordnetes Werk:

In: EJNMMI Research - SpringerOpen, 2012, 12(2022), 1, Seite 15

Übergeordnetes Werk:

volume:12 ; year:2022 ; number:1 ; pages:15

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DOI / URN:

10.1186/s13550-022-00945-4

Katalog-ID:

DOAJ003271609

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