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Fast Energy Dependent Scatter Correction for List-Mode PET Data

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Fast Energy Dependent Scatter Correction for List-Mode PET Data

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Álvarez-Gómez, JM.; Santos-Blasco, J.; Moliner Martínez, L.; Rodríguez-Álvarez, MJ. (2021). Fast Energy Dependent Scatter Correction for List-Mode PET Data. Journal of imaging. 7(10):1-13. https://doi.org/10.3390/jimaging7100199

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/180141

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Metadatos del ítem

Título: Fast Energy Dependent Scatter Correction for List-Mode PET Data
Autor: Álvarez-Gómez, Juan Manuel Santos-Blasco, Joaquín Moliner Martínez, Laura Rodríguez-Álvarez, María José
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto de Instrumentación para Imagen Molecular - Institut d'Instrumentació per a Imatge Molecular
Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario Mixto de Tecnología Química - Institut Universitari Mixt de Tecnologia Química
Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Improvements in energy resolution of modern positron emission tomography (PET) detectors have created opportunities to implement energy-based scatter correction algorithms. Here, we use the energy information of ...[+]
Palabras clave: List-mode , Positron emission tomography (PET) , Energy-based scatter correction , Monte Carlo simulation
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Journal of imaging. (eissn: 2313-433X )
DOI: 10.3390/jimaging7100199
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/jimaging7100199
Coste APC: 1573
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107790RB-C22/ES/DESARROLLO DEL SOFTWARE PARA UN SISTEMA PET DE CRISTAL CONTINUO APLICADO AL CANCER DE MAMA/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//ACIF%2F2018%2F105//AYUDA PREDOCTORAL GVA-ALVAREZ GOMEZ/
Agradecimientos:
This work was supported, in part, by a Spanish Government grant PID2019-107790RB-C22, Ayuda Predoctoral ACIF/2018/105, Generalitat Valenciana.
Tipo: Artículo

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