Objectives: The assumption that nuc

Objectives: The assumption that nuclear decays are governed by Poisson statistics is an approximation.
This approximation becomes unjustified when data acquisition times longer than or even comparable
with the half-lives of the radioisotope in the sample are considered. In this work, the limits of the Poissonstatistics
approximation are investigated.
Methods: The formalism for the statistics of radioactive decay based on binomial distribution is derived.
The theoretical factor describing the deviation of variance of the number of decays predicated by the
Poisson distribution from the true variance is defined and investigated for several commonly used radiotracers
such as 18F, 15O, 82Rb, 13N, 99mTc, 123I, and 201Tl.
Results: The variance of the number of decays estimated using the Poisson distribution is significantly
different than the true variance for a 5-minute observation time of 11C, 15O, 13N, and 82Rb.
Conclusions: Durations of nuclear medicine studies often are relatively long; they may be even a few times
longer than the half-lives of some short-lived radiotracers. Our study shows that in such situations the
Poisson statistics is unsuitable and should not be applied to describe the statistics of the number of decays
in radioactive samples. However, the above statement does not directly apply to counting statistics at
the level of event detection. Low sensitivities of detectors which are used in imaging studies make the
Poisson approximation near perfect.
© 2015 Associazione Italiana di Fisica Medica. Pub

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์: อัสสัมชัญที่อยู่ภายใต้ decays นิวเคลียร์ปัวสถิติเป็นการประมาณประมาณนี้จะ unjustified เมื่อซื้อข้อมูลครั้งต่อไปกว่า หรือเทียบได้กับชีวิตครึ่งของ radioisotope จากตัวอย่างจะพิจารณา ในงานนี้ ขีดจำกัดของ Poissonstatisticsประมาณจะตรวจสอบวิธีการ: เป็นมา formalism สำหรับสถิติของผุตัวของสารกัมมันตรังสีตามการแจกแจงทวินามตัวทฤษฎีที่อธิบายการเบี่ยงเบนของผลต่างของจำนวน decays predicated โดยการแจกแจงปัวซองจากต่างจริงกำหนด และตรวจสอบในหลาย radiotracers ที่ใช้กันทั่วไป18F, 15O, 82Rb, 13N, 99mTc, 123I และ 201Tlผลลัพธ์: ความแปรปรวนของจำนวน decays โดยประมาณโดยใช้การแจกแจงปัวซองเป็นอย่างมากแตกต่างจากผลต่างที่แท้จริงเป็นเวลา 5 นาทีสังเกต 11C, 15O, 13N และ 82Rbสรุป: ระยะเวลาของการศึกษาเวชศาสตร์นิวเคลียร์มักจะค่อนข้างยาว พวกเขาอาจจะได้กี่ครั้งยาวกว่าครึ่งชีวิตของ radiotracers บางช่วงสั้น ๆ การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าในสถานการณ์เช่นนี้ปัวสถิติที่เหมาะสม และไม่ควรใช้เพื่ออธิบายสถิติจำนวน decaysในตัวอย่างกัมมันตรังสี อย่างไรก็ตาม คำสั่งข้างบนไม่ตรงกับนับสถิติที่ระดับของการตรวจสอบเหตุการณ์ ทำให้รัฐต่ำของเครื่องตรวจจับที่ใช้ในการศึกษาเกี่ยวกับรูปแบบประมาณปัวใกล้สมบูรณ์© 2015 Associazione อิตาเลียดิ Fisica Medica ผับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์:. สันนิษฐานว่าสูญสลายนิวเคลียร์ถูกควบคุมโดยสถิติ Poisson เป็นประมาณประมาณนี้จะกลายเป็นไม่ยุติธรรมเมื่อเวลาเก็บข้อมูลนานกว่าหรือแม้กระทั่งเทียบได้กับครึ่งชีวิตของไอโซโทปในตัวอย่างได้รับการพิจารณา ในงานนี้ขอบเขตของ Poissonstatistics ประมาณจะถูกตรวจสอบ. วิธีการ:. พิธีสำหรับสถิติของการสลายตัวของสารกัมมันตรังสีอยู่บนพื้นฐานของการกระจายทวินามที่มาปัจจัยทางทฤษฎีที่อธิบายถึงการเบี่ยงเบนความแปรปรวนของจำนวนสูญสลายบอกกล่าวโดยแจกแจงปัวซงจากความแปรปรวนที่แท้จริงคือการกำหนดและการตรวจสอบสำหรับ radiotracers หลายที่ใช้กันทั่วไปเช่น18F, 15O, 82Rb, 13N, 99mTc, 123I และ 201Tl. ผลการศึกษา: ความแตกต่างของจำนวนที่สูญสลายคำนวณโดยใช้วิธีการกระจาย Poisson อย่างมีนัยสำคัญที่แตกต่างจากความแปรปรวนจริงสำหรับ. เป็นเวลาสังเกต 5 นาที 11C, 15O, 13N และ 82Rb สรุป: ระยะเวลาของการศึกษาทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์มักจะค่อนข้างยาว; พวกเขาอาจจะไม่กี่ครั้งนานกว่าครึ่งชีวิตของบางส่วน radiotracers สั้น การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าในสถานการณ์ดังกล่าวสถิติ Poisson ไม่เหมาะสมและไม่ควรนำมาใช้ในการอธิบายถึงสถิติของจำนวนสูญสลายในตัวอย่างของสารกัมมันตรังสี อย่างไรก็ตามคำสั่งดังกล่าวไม่ได้โดยตรงนำไปใช้กับการนับสถิติที่ระดับของการตรวจสอบเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ความไวต่ำของเครื่องตรวจจับที่ใช้ในการศึกษาการถ่ายภาพให้ประมาณ Poisson ใกล้สมบูรณ์. © 2015 Associazione Italiana di Fisica Medica ผับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ : สมมติว่านิวเคลียร์สลายตัวถูกควบคุมโดยสถิติจราจรเป็นประมาณ .
ประมาณนี้กลายเป็นโคมลอยเมื่อข้อมูลครั้งนานกว่า หรือแม้แต่เทียบเคียง
กับครึ่งชีวิตของผู้บริหารในตัวอย่างพิจารณา ในงานนี้ ขอบเขตของ poissonstatistics

วิธีการประมาณค่าแบบจำลอง