Advanced PET System Dedicated to Breast Cancer Imaging

专用于乳腺癌成像的先进 PET 系统

基本信息

  • 批准号:
    7919118
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 41.37万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-08-01 至 2012-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): We propose to build an advanced positron emission tomography (PET) system dedicated to breast cancer imaging. The system uses a novel position sensitive photon detector concept that has been developed under grant R21 CA098691 that we propose to translate into the clinic. This new sensor will help to push the performance limits of PET for cancer imaging. The design uses scintillation crystals coupled in an innovative manner to new, highly compact semiconductor photodetector arrays. This development allows us to achieve 1 mm spatial resolution with direct photon interaction depth measurement, high 511 keV photon detection efficiency, and a scintillation detector configuration that promotes >95% scintillation light collection efficiency for exceptional energy and coincident time resolution. Although this new photon sensor concept could in principle be utilized in any high resolution PET cancer imaging application, we are focusing on breast cancer because there is particular potential for high impact. PET has shown promise for breast cancer imaging, but has not been incorporated into standard practice due to inadequate breast cancer specificity and sensitivity, relatively long scan times, and high cost. If successful, our developments will have impact on increasing the role of PET in breast cancer management by addressing all of these issues. The proposed system will have 1 mm reconstructed spatial resolution in order to better visualize <2.5 mm structures of high focal uptake as indication of early breast cancer. This camera will use 2 cm thick, closely packed crystals, and close proximity breast imaging for up to 15% coincidence efficiency to help realize the desired spatial resolution proposed and rapidly (in 10 seconds) generate images. PET breast imaging poses particular challenges due to background activity in the thorax producing high random and Compton scatter coincident photon rates that result in lower lesion to background contrast. The excellent energy and temporal resolutions and flexible orientation achieved with the new design will help to reduce background photon scatter and random effects on lesion contrast. This system will also help breast cancer researchers to evaluate more specific breast cancer tracers and monitor potential treatments. For this five-year project we will integrate the novel detector modules into a gantry, develop a data acquisition system, implement data correction, calibration, and image reconstruction algorithms, and test the system with point source measurements.
描述(由申请人提供):我们建议建立一个用于乳腺癌成像的高级正电子发射断层扫描(PET)系统。该系统使用了一种新型位置敏感的光子检测器概念,该概念已在赠款R21 CA098691下开发,我们建议将其转化为诊所。该新传感器将有助于推动PET的性能限制进行癌症成像。该设计使用闪烁晶体以创新的方式与新的高度紧凑的半导体光电探测器阵列结合在一起。这种开发使我们能够实现1 mM的空间分辨率,具有直接光子相互作用深度测量,高511 keV光子检测效率以及闪烁检测器构型,可促进> 95%的闪烁光收集效率,以促进出色的能量和一致的时间分辨率。尽管这种新的光子传感器概念原则上可以在任何高分辨率的PET癌成像应用中使用,但我们将重点放在乳腺癌上,因为有可能产生高影响力。 PET显示出对乳腺癌成像的希望,但由于乳腺癌的特异性不足和敏感性,相对较长的扫描时间和高成本,因此尚未将其纳入标准实践中。如果成功,我们的发展将通过解决所有这些问题来影响宠物在乳腺癌管理中的作用。所提出的系统将具有1 mM重建的空间分辨率,以便更好地将高局灶性摄取的<2.5 mM结构可视化为早期乳腺癌的指示。该相机将使用2厘米厚,紧密堆积的晶体,并近距离乳房成像​​,以最多15%的巧合效率,以帮助实现所需的空间分辨率,并迅速(在10秒内)生成图像。 PET乳房成像由于胸部的背景活动而构成了特定的挑战,产生了高随机和康普顿散射的光子速率,从而导致病变降低到背景对比度。通过新设计实现的出色能量和时间分辨率以及灵活的方向将有助于减少背景光子散射以及对病变对比的随机影响。该系统还将帮助乳腺癌研究人员评估更具体的乳腺癌示踪剂并监测潜在的治疗方法。对于这个五年的项目,我们将将新颖的检测器模块整合到龙门,开发数据采集系统,实现数据校正,校准和图像重建算法,并通过点源测量测试系统。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

CRAIG S LEVIN其他文献

CRAIG S LEVIN的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('CRAIG S LEVIN', 18)}}的其他基金

Exploring concepts in nanophotonics and metamaterials to create a 'super-scintillator' for time-of-flight positron emission tomography
探索纳米光子学和超材料概念,创建用于飞行时间正电子发射断层扫描的“超级闪烁体”
  • 批准号:
    10509318
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Translation and Validation of a Radiofrequency-Penetrable PET insert for Simultaneous PET/MRI imaging of Neurological Disorders
用于神经系统疾病同步 PET/MRI 成像的射频可穿透 PET 插入物的转化和验证
  • 批准号:
    10616704
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Translation and Validation of a Radiofrequency-Penetrable PET insert for Simultaneous PET/MRI imaging of Neurological Disorders
用于神经系统疾病同步 PET/MRI 成像的射频可穿透 PET 插入物的转化和验证
  • 批准号:
    10365492
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Exploring concepts in nanophotonics and metamaterials to create a 'super-scintillator' for time-of-flight positron emission tomography
探索纳米光子学和超材料概念,创建用于飞行时间正电子发射断层扫描的“超级闪烁体”
  • 批准号:
    10685592
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
RF-penetrable PET ring for acquiring simultaneous time-of-flight PET and MRI data
可穿透射频的 PET 环,用于同时采集飞行时间 PET 和 MRI 数据
  • 批准号:
    10268119
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Technologies to drastically boost photon sensitivity for brain-dedicated PET
大幅提高大脑专用 PET 光子灵敏度的技术
  • 批准号:
    9420111
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
A new direction to achieve ultra-fast timing for positron emission tomography
实现正电子发射断层扫描超快定时的新方向
  • 批准号:
    9444922
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Exploring a promising design for the next generation time-of-flight PET detector
探索下一代飞行时间 PET 探测器的有前途的设计
  • 批准号:
    10171564
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Exploring a promising design for the next generation time-of-flight PET detector
探索下一代飞行时间 PET 探测器的有前途的设计
  • 批准号:
    9918874
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Technologies to drastically boost photon sensitivity for brain-dedicated PET
大幅提高大脑专用 PET 光子灵敏度的技术
  • 批准号:
    9568754
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:

相似国自然基金

时空序列驱动的神经形态视觉目标识别算法研究
  • 批准号:
    61906126
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
本体驱动的地址数据空间语义建模与地址匹配方法
  • 批准号:
    41901325
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大容量固态硬盘地址映射表优化设计与访存优化研究
  • 批准号:
    61802133
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
IP地址驱动的多径路由及流量传输控制研究
  • 批准号:
    61872252
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
针对内存攻击对象的内存安全防御技术研究
  • 批准号:
    61802432
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Fluency from Flesh to Filament: Collation, Representation, and Analysis of Multi-Scale Neuroimaging data to Characterize and Diagnose Alzheimer's Disease
从肉体到细丝的流畅性:多尺度神经影像数据的整理、表示和分析,以表征和诊断阿尔茨海默病
  • 批准号:
    10462257
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
A computational model for prediction of morphology, patterning, and strength in bone regeneration
用于预测骨再生形态、图案和强度的计算模型
  • 批准号:
    10727940
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Computer-Aided Triage of Body CT Scans with Deep Learning
利用深度学习对身体 CT 扫描进行计算机辅助分类
  • 批准号:
    10585553
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
High-resolution cerebral microvascular imaging for characterizing vascular dysfunction in Alzheimer's disease mouse model
高分辨率脑微血管成像用于表征阿尔茨海默病小鼠模型的血管功能障碍
  • 批准号:
    10848559
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
Bioethical, Legal, and Anthropological Study of Technologies (BLAST)
技术的生物伦理、法律和人类学研究 (BLAST)
  • 批准号:
    10831226
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 41.37万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了