Simulation-based reconstruction of absolute activities from the<sup>99m</sup>Tc/<sup>111</sup>In dual-isotope SPECT/CT: phantom experiments and imaging of neuroendocrine tumors
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the quantitative accuracy of the reconstruction of absolute (99m)Tc and (111)In activities from (99m)Tc/(111)In dual-isotope SPECT studies. The separate reconstruction of two images is achieved by applying Monte Carlo simulation-based corrections for self-scatter and cross-talk between energy windows. For method evaluation, a series of (99m)Tc/(111)In physical phantom experiments was performed using a clinical SPECT/CT camera. The containers were filled with different ratios of (99m)Tc and (111)In activities to create cross-talk with varying severity levels. In addition, we illustrate the performance of our method by reconstructing images from four simultaneous (99m)Tc/(111)In SPECT/CT studies of neuroendocrine patients. Similarly to the phantom experiments, clinical cases provide examples with different severity of cross-talk. Phantom experiments showed that Monte Carlo simulation-based corrections improved both quantitative accuracy and visual properties of (99m)Tc and (111)In images. While the errors of absolute activities for both tracers in six containers ranged from 16% to 75% if no corrections for self-scatter and cross-talk were applied, these errors decreased to below 10% when images were reconstructed with the aforementioned corrections. These activities were measured using regions of interest larger than the true sizes of the containers in order to account for the spill-out effect. Analysis of patient studies confirmed that accurate simulation-based compensations improved resolution and contrast for both (99m)Tc and (111)In images.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».