<div dir="ltr">Dear CASToR developers and users,<div><br></div><div>I am trying to apply normalization to a simulated PET scanner but meet some issues, any help is highly appreciated!</div><div><br></div><div>First I successfully applied the normalization by feeding the normalization file (all LORs with norm&attenuation factors) into the CASToR for the computation of the sensitivity image. The CASToR gives me artefact free images in this way.</div><div><br></div><div>However, the normalization doesn't work when I embed the factors into the List-mode binary datafile:</div><div><br></div><div>1. When I feed the list-mode data (with normalization factors and flag on) to CASToR, it give me the following error:</div><div><i>oSensitivityGenerator::InitializeNormalizationFiles() -> Normalization correction is included in the data file while it is not in the sensitivity computation!</i></div><div>In order to bypass this error, I use <i>-sens</i> to provide a precomputed sensitivity image (Not normalized) to CASToR. Is this the proper way to do it? If not, what should I feed to CASToR instead?</div><div><br></div><div>2. After feeding precomputed sensitivity image, the CASToR can run reconstruction with no issues, but the image with embedded LM normalization factors is identical to the image without normalization factors. Then I assign all the events with the same normalization factor of 0.1,1,10, respectively. But the reconstructed images have the same pixel intensities, which means I did something wrong and the LM normalization factors is not doing its job at all in my case.</div><div><br></div><div>The version I am using is CASToR v 3.0.1.</div><div><br></div><div>Here is one of the header files:</div><div>Data filename: PET_Sim_LMNorm.Cdf<br>Number of events: 13755984<br>Data mode: list-mode<br>Data type: PET<br>Start time (s): 0<br>Normalization correction flag: 1<br>Duration (s): 1500<br>Scanner name: D04_sim_1ring<br>Calibration factor: 1<br>Isotope: unknown<br></div><div><br></div><div>Here is some examples of the I generated list-mode data: (I assgin all the time frames to 0 and  norm factors to 1)</div>0000 0000 0000 803f ba22 0000 c005 0000<br>0000 0000 0000 803f 9a15 0000 9e19 0000<br>0000 0000 0000 803f e20e 0000 fa0b 0000<br>0000 0000 0000 803f f51f 0000 6a05 0000<br>0000 0000 0000 803f 971a 0000 1203 0000<br>0000 0000 0000 803f e91f 0000 d719 0000<br>0000 0000 0000 803f 211d 0000 3721 0000<br>0000 0000 0000 803f f906 0000 7105 0000<br>0000 0000 0000 803f 4c20 0000 f014 0000<br>0000 0000 0000 803f 8e1e 0000 a607 0000<br>0000 0000 0000 803f a821 0000 1a19 0000<br>0000 0000 0000 803f e81a 0000 8514 0000<br><div>0000 0000 0000 803f 6913 0000 e525 0000</div><div><br></div><div><br></div><div>Thank you very much!</div><div>--<br></div><div><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">Zipai Wang</div><div dir="ltr">Biomedical Engineering PhD student<div>Stony Brook University </div></div></div></div></div></div></div></div></div>