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Rapid processing of PET list-mode data for efficient uncertainty estimation and data analysis

机译：快速处理PET列表模式数据，以实现有效的不确定性估计和数据分析

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In this technical note we propose a rapid and scalable software solution for the processing of PET list-mode data, which allows the efficient integration of list mode data processing into the workflow of image reconstruction and analysis. All processing is performed on the graphics processing unit (GPU), making use of streamed and concurrent kernel execution together with data transfers between disk and CPU memory as well as CPU and GPU memory. This approach leads to fast generation of multiple bootstrap realisations, and when combined with fast image reconstruction and analysis, it enables assessment of uncertainties of any image statistic and of any component of the image generation process (e.g. random correction, image processing) within reasonable time frames (e.g. within five minutes per realisation). This is of particular value when handling complex chains of image generation and processing.
机译：在本技术说明中，我们提出了一种快速可扩展的软件解决方案，用于处理PET列表模式数据，这允许将列表模式数据处理的有效集成到图像重建和分析的工作流程中。 所有处理都在图形处理单元（GPU）上执行，利用流式和并发内核执行以及磁盘和CPU存储器之间的数据传输以及CPU和GPU存储器。 该方法导致快速产生多个自注实现，并且当与快速图像重建和分析结合时，它能够在合理的时间内评估任何图像统计数据和图像生成过程的任何组件的不确定性（例如，随机校正，图像处理） 帧（例如，每次实现五分钟内）。 在处理图像生成和处理的复合链时，这是特别的价值。

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