ANNs for 2D positioning and improved time resolution in monolithic TOF-PET detectors

Monolithic detectors for PET and TOF-PET imaging systems are gaining more and more interest due to their higher sensitivity, timing resolution, and spatial resolution. Moreover, the spatial propagation of the scintillation light can be exploited to gain additional information on the temporal dynamics of the detection. This current thesis work aims to provide a complete data processing algorithm that provides predictions on 2D gamma-interaction positioning and improves the detector time resolution. Two artificial neural networks (ANNs) are implemented: a positioning ANN predicts the scintillation position, and a timing ANN predicts a correction for time of flight (TOF) measurements. The geometry of the detector under consideration consists of a monolithic crystal of dimensions 50.8x50.8x20 mm3 coupled to an 8x8 matrix of SiPMs. The simulation toolkit ANTS2 is used to collect data from different detector configurations, using LaBr3(Ce) and LYSO(Ce) crystals together with different coatings. The study includes comparisons between different spatially-resolved training datasets, collected by moving a pencil beam source with 1 mm and 5 mm step sizes. Both positioning and timing data are analyzed to evaluate the best data preparation. The positioning ANN showed a 1.805 mm spatial FWHM on a LYSO(Ce) configuration. The correction predicted by the timing ANN was able to reduce the TOF uncertainty from the initial value of 467 ps FWHM to the corrected one of 192 ps FWHM for a considered LaBr3(Ce) configuration.

I detector monolitici per i sistemi di imaging PET e TOF-PET stanno guadagnando sempre più interesse grazie alla loro maggiore sensibilità, risoluzione temporale e spaziale. Inoltre, la propagazione spaziale della luce di scintillazione può essere sfruttata per ottenere ulteriori informazioni sulla dinamica temporale della rilevazione. Questa ricerca mira a fornire un algoritmo completo di elaborazione dei dati che fornisca una predizione sulla posizione 2D dell’interazione gamma e migliori la risoluzione temporale del rivelatore. Sono state implementate due reti neurali artificiali (ANN): una ANN di posizionamento prevede la posizione dell’evento di scintillazione e una ANN temporale fornisce una correzione sulle misure del tempo di volo (TOF). La geometria del rivelatore in esame consiste in un cristallo monolitico di dimensioni 50.8x50.8x20 mm3 accoppiato a una matrice 8x8 di SiPM. Il toolkit di simulazione ANTS2 viene utilizzato per raccogliere dati da diverse configurazioni di detector, utilizzando cristalli di LaBr3(Ce) e LYSO(Ce) combinati con diversi rivestimenti. Lo studio comprende il confronto tra training dataset con diversa risoluzione spaziale, raccolti spostando una sorgente linearmente collimata a passi di 1 mm e 5 mm. I dati spaziali e temporali sono stati analizzati per usarli al meglio con le ANN. La ANN spaziale ha mostrato una FWHM spaziale di 1.805 mm sulla configurazione LYSO(Ce) + ESR. La correzione prevista dalla ANN temporale è stata in grado di ridurre l’incertezza sui TOF dal valore iniziale di 467 ps FWHM a quello corretto di 192 ps FWHM per la configurazione LaBr3(Ce) + Teflon.