Sci—Fri AM: Imaging — 08: Comparison of single and dual layer detector blocks for pre‐clinical MRI‐PET
Notice bibliographique
Résumé
Our group is developing a small animal PET scanner which would fit in a 7 Tesla MRI scanner to provide simultaneous PET and MR acquisitions and images. There is very little room for the PET detectors and we must use nonmagnetic materials. This presentation describes preliminary work with two PET detectors consisting of LYSO blocks each with two crystal layers: 49 1.67*1.67*6.0 mm on the bottom layer and 36 4.0 mm deep crystals on the top layer. These are mounted on SensL 4*4 arrays of silicon photo-multipliers whose outputs are multiplexed to provide three signals: Energy, X, Y. These detectors were mounted on translation stages and scanned past a 0.25 mm diameter 370 MBq Na-18 source embedded in tissue equivalent plastic. The results were compared with similar single layer crystal blocks with 10 mm deep crystals to assess the advantage of dual layer crystals to reduce radial blurring in a PET scanner with a diameter of only 64 mm. The ability to identify correctly each crystal is reported as its resolvability index, (RI), defined as the (crystal response FWHM)/(crystal's separation) in the crystal identification matrix. For the dual layer block RI =0.44, and for dual layer block RI=0.22. The coincidence response resolution for the single layer block varied from 1.23±0.05 mm at the centre of the scanner to 3.09±0.10 mm at 15.8 mm radius, while the dual layer block varied from 1.31±0.06 to 1.96±0.51 mm over the same range, confirming the Monte-Carlo simulations showing reduced radial blurring.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,011 |
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 ».