Sci—Thur PM: Imaging — 05: Calibration of a SPECT/CT camera for quantitative SPECT with <sup>99m</sup>Tc
Notice bibliographique
Résumé
While quantitation is the norm in PET, it is not widely available yet in SPECT. This work's aim was to calibrate a commercially available SPECT/CT system to perform quantitative SPECT. Counting sensitivity, dead‐time (DT) constant and partial volume effect (PVE) of the system were assessed. A dual‐head Siemens SymbiaT6 SPECT/CT camera equipped with low energy high‐resolution collimators was studied. 99mTc was the radioisotope of interest because of its wide usage in nuclear medicine. First, point source acquisitions were performed (activity: 30–990MBq). Further acquisitions were then performed with a uniform Jaszczak phantom filled with water at high activity (25–5000MBq). PVE was studied using 6 hot spheres (diameters: 9.9–31.2 mm) filled with 99mTc (2.8MBq/cc) in the Jaszczak phantom, which was: (1) empty, (2) water‐filled and (3) water‐filled with low activity (0.1MBq/cc). The data was reconstructed with the Siemens's Flash3D iterative algorithm with 4 subsets and 8 iterations, attenuation‐correction (AC) and scatter‐correction (SC). DT modelling was based on the total spectrum counting rate. Sensitivity was assessed using AC‐SC reconstructed SPECT data. Sensitivity and DT for the sources were 99.51±1.46cps/MBq and 0.60±0.04µs. For the phantom, sensitivity and DT were 109.9±2.3cps/MBq and 0.62±0.13µs. The recovery‐coefficient varied from 5% for the 9.9mm, to 80% for the 31.2mm spheres. With our calibration methods, both sensitivity and DT constant of the SPECT camera had little dependence on the object geometry and attenuation. For small objects of known size, recovery‐coefficient can be applied to correct PVE. Clinical quantitative SPECT appears to be possible and has many potential applications.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,030 |
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 ».