Symmetric geometric transfer matrix partial volume correction for PET imaging: principle, validation and robustness
Notice bibliographique
Résumé
Limited spatial resolution of positron emission tomography (PET) often requires partial volume correction (PVC) to improve the accuracy of quantitative PET studies. Conventional region-based PVC methods use co-registered high resolution anatomical images (e.g. computed tomography (CT) or magnetic resonance images) to identify regions of interest. Spill-over between regions is accounted for by calculating regional spread functions (RSFs) in a geometric transfer matrix (GTM) framework. This paper describes a new analytically derived symmetric GTM (sGTM) method that relies on spill-over between RSFs rather than between regions. It is shown that the sGTM is mathematically equivalent to Labbe's method; however it is a region-based method rather than a voxel-based method and it avoids handling large matrices. The sGTM method was validated using two three-dimensional (3D) digital phantoms and one physical phantom. A 3D digital sphere phantom with sphere diameters ranging from 5 to 30 mm and a sphere-to-background uptake ratio of 3-to-1 was used. A 3D digital brain phantom was used with four different anatomical regions and a background region with different activities assigned to each region. A physical sphere phantom with the same geometry and uptake as the digital sphere phantom was manufactured and PET-CT images were acquired. Using these three phantoms, the performance of the sGTM method was assessed against that of the GTM method in terms of accuracy, precision, noise propagation and robustness. The robustness was assessed by applying mis-registration errors and errors in estimates of PET point spread function (PSF). In all three phantoms, the results showed that the sGTM method has accuracy similar to that of the GTM method and within 5%. However, the sGTM method showed better precision and noise propagation than the GTM method, especially for spheres smaller than 13 mm. Moreover, the sGTM method was more robust than the GTM method when mis-registration errors or errors in estimates of PSF occur. The improved robustness was more pronounced for smaller objects. In conclusion, the sGTM method was analytically derived and validated. The noise characteristics and robustness of the sGTM method were better than the conventional GTM method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».