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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.85.2013.tde-04072013-134929
Document
Auteur
Nom complet
Flavio William Lacerda
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2013
Directeur
Jury
Koskinas, Marina Fallone (Président)
Medeiros, José Agostinho Gonçalves de
Takeda, Mauro Noriaki
Titre en portugais
Padronização de Ga-68 em sistema de coincidências 4πβ-γ
Mots-clés en portugais
68Ga
Coincidência por Software
Monte Carlo
padronização
PET
pósitrons
Resumé en portugais
O presente trabalho tem como objetivo a padronização de 68Ga, um emissor de pósitrons de meia-vida curta, usado em PET (Tomografia por Emissão de Pósitrons). A padronização do 68Ga foi realizada em um sistema de coincidência 4πβ-γ, que consiste de um detector proporcional em geometria 4π a gás fluente acoplado a um detector de cristal semicondutor HPGe, para a detecção de raios gama. A aquisição de dados foi realizada por meio de um Sistema de Coincidência por Software (SCS), desenvolvido no Laboratório de Metrologia Nuclear (Laboratório de Metrologia Nuclear - LMN) no IPEN-CNEN / SP. Os resultados finais foram obtidos a partir de um ajuste de curva multiparamétrica aplicando-se uma metodologia que leva em consideração a matriz de covariância combinando os resultados experimentais com aqueles determinados pela simulação Monte Carlo.
Titre en anglais
68Ga standardization by means of a 4πβ-γ coincidence system
Mots-clés en anglais
68Ga
Coincidence for Software
Monte Carlo
SCTAC
standardization
Resumé en anglais
The present work aims the standardization of 68Ga, a positron emitter of short half-life used in PET (Positron Emission Tomography). The 68Ga standardization was performed in a 4πβ-γ coincidence system that consists of a gas-flow proportional counter (PC) in 4π geometry coupled to a HPGe crystal, for gamma-ray detection. The data acquisition was carried out by means of a Software Coincidence System (SCS) developed at the Nuclear Metrology Laboratory (Laboratório de Metrologia Nuclear LMN) at the IPEN-CNEN/SP. The final results were obtained from a multiple curve fitting applying a covariance matrix methodology combining experimental results with those determined by the Monte Carlo simulation.
 
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Date de Publication
2013-07-30
 
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