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Enregistrement W1990446781 · doi:10.1118/1.3685445

Toward a practical template-based approach to semiquantitative SPECT myocardial perfusion imaging

2012· article· en· W1990446781 sur OpenAlexafffund
Tyler Hughes, A. Ćeller

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSingle-photon emission computed tomographyProjection (relational algebra)Myocardial perfusion imagingNuclear medicineArtificial intelligenceComputer scienceIterative reconstructionPerfusionImage processingSpect imagingMedical imagingEmission computed tomographyCardiac imagingComputer visionBiomedical engineeringMedicineImage (mathematics)AlgorithmRadiologyPositron emission tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Our template-based quantitative perfusion single photon emission computed tomography (SPECT) method (T-QPS) performs semiquantitative analysis for myocardial perfusion imaging (MPI) without the use of normal databases. However, in its current form, T-QPS requires extensive calculations, which limits its clinical application. In the interest of clinical feasibility, the authors examine the trade-off between accuracy and processing time as the method is simplified. METHODS: The T-QPS method uses the reconstructed SPECT image of the patient to create a 3D digital template of his∕her healthy heart. This template is then projected, reconstructed, and sampled into the bulls-eye map domain. A ratio of the patient and template images produces a final corrected image in which a threshold is applied to identify perfusion defects. In principle, the template should be constructed with the heart and all extracardiac activity, and the projection step should include primary and scatter components; however, this leads to lengthy calculations. In an attempt to shorten the processing time, the authors analyzed the performance of four template (T) generation methods: T(P-HRT), T(PS-HRT), T(P-HRTBKG), and T(PS-HRTBKG), where P and S represent primary and scattered photons included in the projection step, respectively; and HRT and HRTBKG represent template constructed with the heart only and the heart with background activity, respectively. Forty-eight thorax phantoms and 21 randomly selected patient studies were analyzed using each approach. All studies used GE's Infinia Hawkeye SPECT∕CT system and followed a standard cardiac acquisition protocol. RESULTS: Approximate processing times for the T(P-HRT), T(PS-HRT), T(P-HRTBKG), and T(PS-HRTBKG) methods were less than a minute, 2-3 h, less than a minute and 3-4 h, respectively. In both the simulation and patient studies, a significant reduction in the quality of perfusion defect definition was exhibited by the T(P-HRT) method relative to the other three methods. The optimal method with respect to perfusion defect definition and processing time was T(P-HRTBKG) with a sensitivity, specificity, and accuracy in spatially defining the perfusion defects (simulation study) of 80%, 84%, and 83%, respectively. CONCLUSIONS: The T-QPS method using T(P-HRTBKG) leads to accurate and fast semiquantitative analysis of SPECT MPI, without the use of normal databases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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