Small field-of-view cardiac SPECT can be implemented on hybrid SPECT/CT platforms where data acquisition and reconstruction are guided by CT
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Image truncation in nuclear medicine is a common problem that can lead to artifacts in reconstructed images. We evaluate a modified single-photon emission computed tomography/computed tomography (SPECT/CT) acquisition and reconstruction method for truncated SPECT, which is guided by nontruncated CT. The method nearly eliminates truncation errors, and is ideal for cardiac imaging. We demonstrate its application on phantom and clinical cardiac SPECT/CT scans. METHODS: Tc-MIBI (2-methoxy isobutyl isonitrile) SPECT/CT scans were acquired on 14 patients, and on an anthropomorphic cardiac chest phantom. The original 34 x 34 cm field-of-view (FOV) projections were truncated to simulate a small 16 x 16 cm FOV acquisition. Data were reconstructed in three ways: (i) nontruncated and standard reconstruction (NTOSEM), which was our gold standard; (ii) truncated and standard reconstruction (TOSEM); and (iii) truncated and a modified reconstruction (TMOSEM). TMOSEM and TOSEM were both compared with NTOSEM by comparing relative count ratios in the heart, looking at the change in perfusion defect size, and comparing pixel correlation coefficients. RESULTS: Compared with NTOSEM, the use of TOSEM for small FOV clinical imaging incurred an average count ratio error greater than 100%, and decreased the calculated defect size by 17.13%. For TMOSEM, the average count ratio error was only 8.9%, and the defect size was only decreased by 0.19% compared with NTOSEM. When we plotted TOSEM against NTOSEM a correlation coefficient of 0.734 was calculated, and when we plotted TMOSEM against NTOSEM a correlation coefficient of 0.996 was measured. Comparing NTOSEM with TOSEM in the phantom study produced an average count ratio error greater than 100%. TMOSEM produced an error of 4.3% compared with NTOSEM. CONCLUSION: Projection truncation due to small FOV cameras in cardiac SPECT/CT can lead to significant errors. TMOSEM guided by nontruncated CT reconstruction shows promise in reducing these errors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».