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Enregistrement W1995428248 · doi:10.1118/1.3613549

TH‐C‐220‐06: Optimization of a Retrospective Respiratory‐Gated Micro‐Computed Tomography Technique for Free‐Breathing Rats

2011· article· en· W1995428248 sur OpenAlexaff
Nancy L. Ford, Kwok L. Yip, Darren Yohan, David W. Holdsworth, Maria Drangova

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelNuclear medicineImage qualityImage registrationBreathingProjection (relational algebra)Partial volumeTidal volumeIterative reconstructionCone beam computed tomographyMedicineMathematicsComputed tomographyRespiratory systemComputer scienceArtificial intelligenceRadiologyAlgorithmAnatomyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The objective of this study is to optimize a retrospective respiratory‐gated micro‐CT protocol for free‐breathing rats to maintain image quality while reducing scan time and x‐ray dose. Methods: Five male Sprague‐Dawley rats were anaesthetized with ketamine and xylazine. Micro‐CT images were acquired with a GE Locus Ultra scanner at 80 kVp, 50 mA, 10 gantry‐rotations, with a scan time of 50 s and 0.28 Gy entrance dose. The respiratory traces of the free‐breathing rats were recorded throughout the scans and used to retrospectively sort the projection views that were acquired during peak inspiration and end expiration. 3D images were reconstructed with an isotropic voxel spacing of 0.15 mm. To assess the impact of missing projection views, we reconstructed images using all 10 gantry‐rotations and progressively fewer rotations (down to 3). We reconstructed a second set of images where the missing views were filled with the projection that was closest to the desired phase. Image‐based analysis of the image noise and missing view artefacts were indicators of the image quality. The physiological data (lung volume, CT density, functional residual capacity and tidal volume) were also computed. Results: By adding nearly in‐phase projections, the missing view artefacts were completely eliminated and the image noise was reduced. Measured values of lung volume, lung density and airway volume were stable for 5 or more gantry‐ rotations. Filling the projections using nearly in‐phase views resulted in lower measured values for tidal volume (1.26 mL +/− 0.22 mL in‐phase, 0.89+/− 0.17 mL nearly in‐phase). Conclusions: A 25 s imaging protocol would provide adequate physiological measurements at both respiratory phases for in‐phase reconstructions with reduced image quality. An image containing 50% of in‐phase views (remaining views are nearly in‐phase) is required to measure lung volume, 90% for airway volume and >65% for tidal volume.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2011
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