title: Accurate Quantitative and Dynamic PET Imaging with the phenoPET Scanner for Plant Studies
Creators: name: Hinz, Carsten
Publisher: name: Bergische Universität Wuppertal
Year: 2022

description: Radioactive isotopes are widely used as tracers in medicine and biology for non-invasive imaging. Positron Emission Tomography (PET) provides dynamic 3D imaging of several tracers and is widely applied for imaging in clinical and preclinical studies. In the last 20 years plant research has become another field of application. Here one focus is the investigation of the transport and allocation of photo assimilates within shoot and root systems, which are labeled by uptake of [<sup>11</sup>C]CO<sub>2</sub> of the plant. We developed a second generation PET system dedicated for plant research called phenoPET within the German Plant Phenotyping Network. phenoPET makes use of state-of-the-art digital Silicon photomultipliers (Digital Photon Counters (DPCs), Philips). These DPCs are equipped with lutetium-yttrium oxyorthosilicate (LYSO) scintillators and are organized in horizontal rings forming a Field-of-View (FOV) of 180mm diameter and 200mm height. The image reconstruction is performed with Ordinary Poisson Maximum Likelihood Expectation-Maximization (OP-MLEM) provided by PET Reconstruction Software Toolkit (PRESTO).<br> For the comparison of the transport and the allocation of photo assimilates quantitative images are required. The prerequisite is a reliable and well understood operation of phenoPET. This thesis contributes to the characterisation and monitoring of phenoPET which leads to several improvements of its firmware and the associated data processing. The most important improvement is the implementation of a dynamic and controlled data dropping as soon as the data rate of the DPCs exceeds the band width of the USB 3.0 interface, which is used for the data transfer to disc. In the scope of this work a multi-window coincidence sorter with a coincidence window of 2.5ns is implemented. The energy window accepts events between 348keV and 652keV.<br> To achieve quantitative tracer measurements, several data corrections have been implemented. Random coincidences are obtained with a delayed coincidence window, which has been adopted for the new coincidence sorter. These randoms are fed to a variance reduction algorithm. A newly introduced component-based normalization corrects for different sensitivities of the Lines-of-Response (LOR) across the FOV. Count rate corrections are applied for the controlled dropping of data and the dead time of modules. In addition a pile-up effect is corrected.<br> Two additional corrections are required depending on the imaged object. First, the attenuation of annihilation photons by e.g. the pot, soil and plant are obtained from transmission measurements with a rotating <sup>68</sup>Ge rod source. These data are reconstructed with an iterative reconstruction (Maximum Likelihood for Transmission Reconstruction (MLTR)). Second, scattered coincidences are estimated with a Monte Carlo simulation for the transmission and the emission reconstruction.<br> In summary, the applied corrections allow quantitative measurements of plants using phenoPET. In a cylinder phantom of the size of a typical plant pot, activities up to 100MBq can be measured with a stability of 2% over 9t<sub>1/2</sub> at a spatial resolution of up to 1.6mm with <sup>18</sup>F. Radial and axial profiles of the cylinder show a bias below 2.5%. The applied attenuation maps are 6.5% below the expected value and show neither an axial nor a radial bias. A larger phantom, covering the full FOV, shows larger radial and axial bias in the attenuation maps and in the emission images. Those should be alleviated by further investigations. Calibration measurements with both phantoms show a good agreement.
description: Der Einsatz von Radiotracern und Positronen-Emissions-Tomographie (PET) erlaubt die dynamische 3D-Beobachtung von Transport- und Allokationsprozessen in lebenden Organismen. Dies ist im medizinischen Bereich vor allem in klinischen und präklinischen Studien weit verbreitet. In den letzten Jahrzehnten haben verschiedene Forschergruppen aber auch mit der Anwendung von PET in den Pflanzenwissenschaften begonnen. Hier ist ein Fokus die Messung des Transportes und der Verteilung von Photoassimilaten, welche über die Aufnahme von [<sup>11</sup>C]CO<sub>2</sub> durch die Pflanze markiert werden, im Spross und dem Wurzelsystem der Pflanze. Im Forschungszentrum Jülich wurde mit dem phenoPET-System bereits die zweite Generation eines PET-Scanners, speziell für die Messung von Pflanzen entwickelt, größtenteils im Rahmen des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Projekts "Deutsches Pflanzen Phänotypisierungsnetzwerk (DPPN)". phenoPET bietet gegenüber der ersten Generation ein erweitertes Messvolumen für die Arbeit mit größeren und älteren Pflanzen, sowie einen höhere Empfindlichkeit für den Tracer und einen größeren dynamischen Messbereich für die Tracersignale. phenoPET nutzt aktuelle digitale Silizium-Photomultiplier (Digital Photon Counters (DPCs), Philips). Die DPCs sind an Kristalle aus dem anorganischen Szintillator Lutetium-Yttriumoxyorthosilicat (LYSO) gekoppelt und in horizontalen Ringen zur Messung eines Sichtfeldes mit einer Höhen von 200mm und einem Durchmesser von 180mm organisiert. Die Rekonstruktion der Bilder wird mit dem iterativen Algorithmus Ordinary-Poisson-Maximum-Likelihood-Expectation-Maximization des Softwarepaketes PET Reconstruction Software Toolkit (PRESTO) durchgeführt.<br> Für den Vergleich des Transportes und der Verteilung von Photoassimilaten zwischen verschiedenen Pflanzen werden quantitative Bilder benötigt. Die Voraussetzung dafür ist ein zuverlässiger und nachvollziehbarer Betrieb des phenoPET. Diese Doktorarbeit hat unter anderem zur Charakterisierung und der Überwachung des Betriebs beigetragen, was zu verschiedenen Verbesserungen der Firmware und der Datenauswertung der Rohdaten des phenoPET geführt hat. Besondere Bedeutung für diese Arbeit hat ein dynamisches und kontrolliertes Auslassen von Datenpaketen, sobald die DPCs mehr Daten messen als über die USB 3.0-Schnittstelle auf die Festplatten geschrieben werden können. In dieser Arbeit wurde der Algorithmus zur Identifikation von Koinzidenzen umgestellt auf einen Multikoinzidenzfenster Algorithmus mit einem Koinzidenzfenster von 2,5ns. Das Energiefenster für Singles, einzelne Photonen, liegt unverändert zwischen 348keV und 652keV.<br> Kern dieser Dissertation ist die Implementierung der notwendigen Korrekturen für die Rekonstruktion quantitativer Bilder. Diese korrigieren folgende Fehlerquellen: Zufällige Koinzidenzen, statische Sensitivitäten, dynamische Zählratenverluste sowie Abschwächung und Streuung von Annihilationphotonen. Zufällige Koinzidenzen werden über ein verzögertes Koinzidenzfenster bestimmt; dies wurde für den neuen Algorithmus angepasst. Diese zufälligen Koinzidenzen werde an einen bestehenden Algorithmus zur Varianzreduktion weitergegeben. Eine Komponenten basierte Normalisierung wurde implementiert, um die unterschiedlichen statischen Sensitivitäten aller Paare von Detektorkristallen im Sichtfeld zu korrigieren. Die Zählratenkorrekturen berücksichtigen das kontrollierte Verwerfen von Daten und die Totzeit der Detektormodule. Zudem wird ein "Pile-up"-Effekt korrigiert.<br> Zwei weitere Korrekturen, die vom gemessenen Objekt abhängen sind notwendig. Als Erstes wird die Abschwächung von Annihilationsphotonen, zum Beispiel durch den Topf, die Erde und die Pflanze, mit einer Transmissionsmessung einer rotierende <sup>68</sup>Ge-Stabquelle bestimmt. Die Rekonstruktion nutzt einen iterativen Algorithmus (Maximum Likelihood for Transmission Reconstruction (MLTR)). Als Zweites werden gestreute Koinzidenzen mit einer Monte Carlo Simulation für die Transmissions- und Emissionsrekonstruktion abgeschätzt.<br> Zusammenfassend erlauben die präsentierten Korrekturen quantitative Pflanzenmessungen mit phenoPET. In einem Zylinderphantom von der Größe eines typischen Pflanzentopfes können Aktivitäten von bis zu 100MBq mit einer zeitlichen Stabilität von 2% bei einer Ortsaulösung von bis zu 1,6mm für <sup>18</sup>F gemessen werden. In radialen und axialen Profilen werden systematische Abweichungen von unter 2,5% beobachtet. Die genutzten Schwächungskarten liegen maximal um 6,5% unter dem erwarteten Wert und zeigen weder radiale noch axiale Abhängigkeiten. Für ein Phantom, welches das ganze Messvolumen ausfüllt, werden größere radiale und axiale Abhängigkeiten sowohl in den Transmissions- als auch in den Emissionsbildern beobachtet. Diese sollten reduziert werden durch weitere Untersuchungen. Die Kalibrationsfaktoren aus beiden Messungen stimmen gut überein.