Task-oriented quantitative image reconstruction in emission tomography for single- and multi-subject studies
Notice bibliographique
Résumé
Task-based selection of image reconstruction methodology in emission tomography is a critically important step when designing a PET study. This paper concerns optimizing, given the measured data of the study only, reconstruction performance for a range of quantification tasks: finding the mean radioactivity concentration for different regions of interests (ROIs), different ROI sizes and different group sizes (i.e. the number of subjects in the PET study). At present, the variability of quantification performance of different reconstruction methods, according to both the ROI and group sizes, is largely ignored. In this paper, it is shown that both the ROI and group size have a tremendous impact on the error of the estimator for the task of ROI quantification. A study-specific, task-oriented and space-variant selection rule is proposed that selects a close to optimal estimate drawn from a series of estimates obtained by filtered backprojection (FBP) and different OSEM (ordered subset expectation maximization) iterations. The optimality criterion is to minimize an estimated mean square error (MSE), where the MSE is estimated from the data in the study using the bootstrap resampling technique. The proposed approach is appropriate for both pixel-level estimates and ROI estimates in single- and multi-subject studies. An extensive multi-trial simulation study using a 2D numerical phantom and relevant count levels shows that the proposed selection rule can produce quantitative estimates that are close to the estimates that minimize the true MSE (where the true MSE can only be obtained from many independent Monte-Carlo realizations with knowledge of the ground truth). This indicates that with the proposed selection rule one can obtain a close to optimal estimate while avoiding the critical step of selecting user-defined reconstruction settings (such as an OSEM iteration number or the choice between FBP and OSEM). In this initial 2D study, only FBP and OSEM reconstruction methods are considered but the proposed selection rule should readily generalize to different estimators (i.e. different reconstruction algorithms) and 3D imaging.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».