Quantitative SPECT/CT reconstruction for<sup>177</sup>Lu and<sup>177</sup>Lu/<sup>90</sup>Y targeted radionuclide therapies
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the quantitative accuracy of SPECT/CT imaging studies as would be performed before and after targeted radionuclide therapy (TRT) using phantom experiments with (i) (99m)Tc, (ii) ¹⁷⁷Lu and (iii) ⁹⁰Y/¹⁷⁷Lu. While the experiment with (99m)Tc imitated a diagnostic scan, the experiments with ¹⁷⁷Lu and ⁹⁰Y/¹⁷⁷Lu modeled post-therapy acquisitions. At the next stage, we reconstructed images from pre- and post-therapy patient studies. The data were first reconstructed using two methods with limited corrections for the physics effects. Then, to generate quantitatively accurate absolute activity distributions, we applied a hybrid (model-based and window-based) reconstruction strategy where some of the physics effects were accurately modeled while corrections for other effects were empirical and based on information obtained from the projection data. The accuracies of absolute activity recovered by the hybrid method from the six phantom experiments were very similar to each other and acceptable for potential use in TRT. When measured in identical regions of interest, the (99m)Tc ⁹⁰activity was reconstructed with errors ranging between -3.3% and 2.9%, while the ¹⁷⁷Lu activity was reconstructed from experiments with ¹⁷⁷Lu and Y/¹⁷⁷Lu with errors ranging between -1.6% and 1.6%. The reconstruction algorithms with limited corrections led to larger and case-specific errors as might have been expected. From a clinical prospective, our results showed that physics-based reconstructions improved resolution of images corresponding to both diagnostic scans with (99m)Tc and post-therapy scans with ¹⁷⁷Lu. Our analysis of patient study demonstrated that lack of corrections led to overestimation of activities in organs and tumor by 29-39% for the diagnostic scan with (99m)Tc and by 105-218% for post-therapy scan with ¹⁷⁷Lu.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».