Advances in Multimodality Imaging Through a Hybrid PET/MRI System
Notice bibliographique
Résumé
The development of integrated imaging systems for magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) is currently being explored in a number of laboratories and industrial settings. PET/MRI scanners for both preclinical and human research applications are being developed. PET/MRI overcomes many limitations of PET/computed tomography (CT), such as limited tissue contrast and high radiation doses delivered to the patient or the animal being studied. In addition, recent PET/MRI designs allow for simultaneous rather than sequential acquisition of PET and MRI data, which could not have been achieved through a combination of PET and CT scanners. In a combined PET/CT scanner, while both scanners share a common patient bed, they are hard-wired back-to-back and therefore do not allow simultaneous data acquisition. While PET/MRI offers the possibility of novel imaging strategies, it also creates considerable challenges for acquiring artifact-free images from both modalities. In this review, we discuss motivations, challenges, and potential research applications of developing PET/MRI technology. A brief overview of both MRI and PET is presented and preclinical and clinical applications of PET/MRI are identified. Finally, issues and concerns about image quality, clinical practice, and economic feasibility are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».