抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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最先端のTOF PETスキャナの飛行時間(TOF)シノグラムは,大きなメモリフットプリントを持つ。現在,それらは,32ビット浮動点精度で ̄17GBに達する ̄4e9データビンを含む。そのような莫大なTOFシノグラムを再構成する反復アルゴリズムの使用は,メモリ要求と各データビンのフォワードモデルを評価するために必要な計算時間のためにますます挑戦的になる。これは,保証された収束を有する部分集合を用いて,非平滑先物の使用を可能にするSPDHGアルゴリズムのようなより進んだ最適化アルゴリズムに対して特に真実である。SPDGHはメモリにおける付加的シノグラムの貯蔵を必要とし,最先端のTOF PETシステムからのデータセットへの適用を厳しく制限する。TOFシノグラムの一般的なスパース性により動機づけられて,Poisson分布に従うスパースデータの再構成のためのSPDHGアルゴリズムの新しいリストモード(LM)拡張を提案し,解析した。新しいアルゴリズムは2Dと3Dシミュレーションに基づいて評価し,実際のデータセットは最近のTOF PET/CTシステムで得られた。新しく提案したLM SPDHGアルゴリズムの性能を,従来のシノグラムSPDGHとリストモードEM-TVアルゴリズムに対して比較した。LM-SPDHGの収束速度は,ビンドデータを用いた元のSPDHGと同等であることを示した。しかし,400psのTOF分解能を有するTOF PETシステムに対して,LM-SPDHGは,1e7カウントを有する短い動的フレームに対して,約56GBから0.7GBまで,また5e8カウントを有する長い静的取得に対して12.4GBまで必要なメモリを縮小することを見出した。SPDGHとは対照的に,LM-SPDHGのメモリ要求の低減は,再構成時間を大幅に加速する最先端のGPU上での純粋なGPU実装を可能にする。これは,短い再構成時間が重要な日常臨床診療におけるLM-SPDHGの適用を可能にするであろう。【JST・京大機械翻訳】
