Akademik Veri Yönetim Sistemi
Elvira R.(Yürütücü), Bayram T.
TÜSEB A Grubu Acil AR-GE Projesi, 2025 - 2026
Pozitron Emisyon Tomografisi (PET), incelenen organları hedefleyen bir molekül (radyofarmasötik) ile etiketlenmiş az miktarda
radyoaktivite kullanan bir nükleer tıp görüntüleme tekniğidir. Radyofarmasötik hastaya uygulandıktan sonra radyonüklid pozitronlar
yayar ve bunlar ortamdaki elektronlarla etkileşerek yok olurlar (çift yok olma). Bu olayda enerjinin korunumu gereği birbirine göre zıt
yönlerde hareket eden gama ışını çiftleri (511 keV) üretir (Alberto, 2004). Bu gama ışınları, fotodetektörlerle birleştirilmiş sintilatör
kristalleri kullanılarak inşa edilen PET dedektörü tarafından tespit edilir.
PET dedektörü tarafından gama ışını tespiti sırasında, görüntü kalitesini birkaç faktör etkileyebilir. İlk olarak, fotonun kristalle
etkileşime girdiği noktanın belirsizliği olan paralaks hatası, uzamsal çözünürlüğün bozulmasına yol açar. İkincisi, kristalin boyutudur;
daha uzun kristaller zaman çözünürlüğünü düşürebilir çünkü ışık fotosensör tarafından algılanmadan önce birden fazla yansımaya
maruz kalır (Zatcepin ve ark., 2020). Geçtiğimiz on yıl boyunca, PET dedektörleri tarafından foton tespitinin belirsizliği önemli bir
zorluk olmaya devam etmiştir. Bu nedenle, etkileşme derinliğinin (foton etkileşiminin kristal içinde nerede gerçekleştiği) belirlenmesi
bu sorunları azaltabilir ve görüntü çözünürlüğünü iyileştirebilir.
Bu zorluklara yanıt olarak, uzaysal ve zaman çözünürlüğünü iyileştirmek için PET dedektörlerinin geliştirilmesinde önemli ilerlemeler
kaydedilmiştir. Modern PET dedektörleri artık bizmut germanat (BGO) gibi geleneksel malzemelere kıyasla daha hızlı bozunma
süreleri ve daha yüksek ışık çıkışı sunan lutesyum-itriyum oksiortosilikat (LYSO) gibi gelişmiş sintilatör malzemeleri kullanmaktadır.
Ayrıca, silikon fotoçoğaltıcıların (SiPM'ler) geliştirilmesi, kompakt, sağlam ve düşük ışık seviyesine karşı son derece hassas olan foton
algılamada devrim yaratmıştır (Mohammadi vd., 2019) .
Bu çerçevede önerilen bu araştırma ile ilk olarak silikon fotomultiplikatörler (SiPM'ler) ile birleştirilmiş LYSO sintilatör kristalleri ile
PET dedektör sistemlerini modellemek için GEANT4 tabanlı Monte Carlo (MC) simülasyonlarını kullanılarak DOI verileri temin
edilecektir. Ardından bu veriler farklı makine öğrenme (ML) algoritmaları (Rastgele Orman, K-En Yakın Komşular (KNN) ve AdaBoost)
kullanarak DOI tahminini optimize edilecektir. Böylece DOI çözünürlüğünün iyileştirilmesi hedeflenmektedir. Planlanan bu araştırma
sonucunda PET sistemleri için DOI’nin belirlenmesinde kullanılan ML algoritmaları karşılaştırmalı olarak incelenecek olup en etkin
olan ML algoritmasının belirlenmesi de gerçekleştirilmiş olacaktır. Ayrıca, önerilen proje sonucunda optimize edilmiş bir kristal-SiPM
tasarımı da gerçekleştirilecektir.