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Enregistrement W1965589044 · doi:10.1097/mnm.0b013e32832eabec

Small field-of-view cardiac SPECT can be implemented on hybrid SPECT/CT platforms where data acquisition and reconstruction are guided by CT

2009· article· en· W1965589044 sur OpenAlexafffund
Eric Sabondjian, Robert Z. Stodilka, Tarik Belhocine, M. King, Gerald Wisenberg, Frank S. Prato

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCedars-Sinai Medical Center
Mots-clésImaging phantomSingle-photon emission computed tomographyNuclear medicineIterative reconstructionTruncation (statistics)Myocardial perfusion imagingSpect imagingCardiac imagingField of viewCorrelation coefficientTomographyEmission computed tomographyPhysicsReconstruction algorithmMedicineMathematicsPerfusionRadiologyPositron emission tomographyOpticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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