Characterization of the image-derived carotid artery input function using independent component analysis for the quantitation of [18F] fluorodeoxyglucose positron emission tomography images
Notice bibliographique
Résumé
We previously developed a noninvasive technique for the quantification of fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) images using an image-derived input function obtained from a manually drawn carotid artery region. Here, we investigate the use of independent component analysis (ICA) for more objective identification of the carotid artery and surrounding tissue regions. Using FDG PET data from 22 subjects, ICA was applied to an easily defined cubical region including the carotid artery and neighboring tissue. Carotid artery and tissue time activity curves and three venous samples were used to generate spillover and partial volume-corrected input functions and to calculate the parametric images of the cerebral metabolic rate for glucose (CMRgl). Different from a blood-sampling-free ICA approach, the results from our ICA approach are numerically well matched to those based on the arterial blood sampled input function. In fact, the ICA-derived input functions and CMRgl measurements were not only highly correlated (correlation coefficients >0.99) to, but also highly comparable (regression slopes between 0.92 and 1.09), with those generated using arterial blood sampling. Moreover, the reliability of the ICA-derived input function remained high despite variations in the location and size of the cubical region. The ICA procedure makes it possible to quantify FDG PET images in an objective and reproducible manner.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».