Sci‐Fri AM: YIS‐02: Evaluation of the LabPET4 imaging capabilities for in vivo small animal imaging
Notice bibliographique
Résumé
Positron Emission Tomography (PET) is a non-invasive technique to visualize metabolic and physiological processes in vivo. Excellent imaging capabilities such as spatial resolution and count rate performance are essential to achieve accurate information about the observed processes. It is for this purpose that the LabPET scanner, an avalanche photodiode (APD)-based fully digital scanner PET scanner, was initially developed. Two variants of the scanner exist: LabPET4 and LabPET8 with 3.75 and 7.5 cm axial lengths respectively. The range of the transaxial FOV is up to 10 cm therefore it can easily accommodate mice and rats. The aim of this work is to evaluate LabPET4 imaging in several phantoms and small animals. Spatial resolution was determined using a point source and hot spots phantoms. The latter were used to assess recovery coefficients (RC) obtained by taking the ratio of hot spot maximum values compared to the biggest spot maximum value. FBP reconstructed tangential/radial resolution is 1.3/1.4 mm FWHM (2.5/2.4 FWTM) at the field of view center. With an Ultra Micro Hot Spot Phantom, 1 mm spots are clearly resolved. Count rate performance was obtained for mouse-size and rat-size phantoms. For mouse phantom, scatter fraction is 18%, noise equivalent count rate (NEC) peak is 120 kcps at 5.6 mCi and true coincidences peak is 215 kcps at 6.6 mCi. Mice and rats were imaged with Na18F and 18FDG. LabPET4 imaging capabilities achieve state-of-the-art requirements for molecular imaging and therefore can provide excellent quality images.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,012 |
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 ».