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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».