Neural-network-enhanced instrumentation for scalable time-of-flight PET

[ENG] Current efforts for increasing sensitivity in PET scanners are mainly focused in increasing geometric sensitivity (with total-body PET) and timing resolution (ToF-PET). This thesis aims at investigating the performance limits of monolithic crystals in PET in terms of CTR and spatial resolution, focusing on algorithms with a viable real-time implementation, and at building a PET detector that is able to answer the challenges of both ToF-PET and total-body PET. A custom-developed SiPM simulation model is used to investigate the timing capabilities of monolithic crystals read by SiPM arrays. Results show that new approaches based on neural networks can reach about 130 ps CTR. An original algorithm for the simultaneous estimation of the event timestamp and position is also tested, achieving above-state-of-the-art performance in both timing resolution and spatial resolution. Then, a PET detector is designed and built based on a 12-mm-thick monolithic LYSO block read by 256 SiPMs, implementing this last algorithm in real-time. It achieves 150 ps CTR, 0.8 mm FWHM on the (x,y) plane and 1.4 mm DOI FWHM. The detector is fully autonomous and needs only an ethernet connection and a clock distribution network to function. The excellent combined CTR, spatial resolution and DOI resolution make the proposed monolithic-crystal-based detector suitable both for a total-body ToF-PET scanner and for small field-of-view applications such as small-animal imaging or brain imaging. [ITA] Gli sforzi attuali per aumentare la sensibilità negli scanner PET si concentrano principalmente sull'aumento della sensibilità geometrica (con PET total body) e della risoluzione temporale (ToF-PET). Questa tesi si propone di indagare i limiti prestazionali dei cristalli monolitici nella PET in termini di CTR e risoluzione spaziale, concentrandosi su algoritmi con una possibile implementazione in tempo reale, e di costruire un rivelatore PET che sia in grado di rispondere alle sfide di ToF-PET e PET total body. Un modello di simulazione di SiPM sviluppato su misura viene utilizzato per studiare le capacità di temporizzazione dei cristalli monolitici letti da matrici di SiPM. I risultati mostrano che nuovi approcci basati su reti neurali possono raggiungere una risoluzione di circa 130 ps CTR. Viene anche testato un nuovo algoritmo per la stima simultanea del timestamp e della posizione dell'evento, ottenendo prestazioni superiori allo stato dell'arte sia nella risoluzione temporale che nella risoluzione spaziale. In seguito, viene progettato e costruito un rilevatore PET formato da un blocco di LYSO monolitico di 12 mm di spessore letto da 256 SiPM, che implementa il suddetto algoritmo in tempo reale. Il rivelatore raggiunge 150 ps CTR, 0,8 mm FWHM sul piano (x, y) e 1,4 mm DOI FWHM. Il rilevatore è completamente autonomo e necessita solo di una connessione ethernet e di una rete di distribuzione del clock per funzionare. L'eccellente combinazione di CTR, risoluzione spaziale e risoluzione DOI rende il rilevatore a base di cristalli monolitici proposto adatto sia per uno scanner ToF-PET total-body sia per applicazioni con piccolo campo di vista come l'imaging di piccoli animali o del cervello.