First images from a combined PET and field-cycled MRI system
Notice bibliographique
Résumé
1530 Objectives Recent efforts to combine PET and MRI have either modified PET detectors to make them compatible with magnetic fields or changed the MR system to enable the use of conventional PMT-based PET detectors. The authors present the first hybrid images from a system that combines conventional PMT-based PET with field-cycled MRI (FCMRI). Methods The FCMRI system was operated by sequentially pulsing a 0.3-T polarizing magnet and a 94-mT readout magnet. During the cooling period of the resistive magnets, all magnetic fields were turned off to permit the operation of PMTs for PET imaging. Two PET detectors, each containing a BGO scintillator cut into 8x8 crystals with 6.5x5.5x30-mm3 pitch, were coupled to four PMTs and inserted into a 9-cm opening in the FCMRI system. A phantom consisting of a triangular puck containing three Na-22 point sources embedded into an onion was imaged. Since only two PET detectors were available, the phantom was rotated in a step and shot method and PET data were recombined post-acquisition. Results PET and MR images were superimposed. The layers of the onion are visible in the MR image and the positions of the three point sources are visible in the PET image. No major streak artifacts appear in the PET image and the MR image has no visible phase encode or ghosting artifacts. Conclusions The authors have demonstrated that dual modality PET/FCMRI imaging can be achieved without significant interference between modalities. PET performance was limited by the use of clinical detectors with coarse crystal pitch. Designs for a future PET/FCMRI system, currently in development, are based on the integration of a commercial small-animal PET system and a higher field-strength FCMRI system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».