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Enregistrement W1965542784 · doi:10.1118/1.2965964

Sci‐Fri AM: YIS‐02: Evaluation of the LabPET4 imaging capabilities for in vivo small animal imaging

2008· article· en· W1965542784 sur OpenAlexaff
M. Bergeron, J. Cadorette, Marc‐André Tétrault, Nicolas Viscogliosi, J‐F Beaudoin, Vitali Selivanov, Réjean Fontaine, Roger Lecomte

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical imagingMedical physicsComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,012

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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