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Enregistrement W2042453694 · doi:10.1118/1.4789483

Accelerated PET water activation acquisition with signal separation methodology

2013· article· en· W2042453694 sur OpenAlexafffund
Jeroen Verhaeghe, Andrew J. Reader

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésExtrapolationSIGNAL (programming language)ResidualExponential functionCoincidencePositron emission tomographyFunction (biology)AlgorithmMathematicsPhysicsBiological systemNuclear magnetic resonanceComputer scienceNuclear medicineMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Positron emission tomography (PET) water activation studies can be considerably accelerated when the time between the successive water bolus injections is reduced. However, when considering shorter interinjection times, as short as 5 min, there will be a contaminating residual PET signal in brain tissues attributed to the previous injections. In this paper a signal separation methodology is proposed to allow shorter (<10 min) interinjection times. METHODS: The contaminating signal in the frames of interest is estimated by extrapolating the decaying tail of the previous signal. The method requires the dynamic PET recording of the decaying signals between two injections in order to extrapolate the tail, which can be done post-reconstruction using a weighted least squares method. Several extrapolation functions are investigated, including a quadratic function, a decaying exponential, and a biologically inspired function. The biologically inspired function is based on the one-tissue compartmental model for [(15)O]H2O and makes use of a generating function estimated from the total trues coincidence rate. To evaluate the proposed method and extrapolation functions, one- and two-dimensional simulation studies were performed, using interinjection times as low as 5 min. The resulting corrected images are compared to the conventionally obtained images with an interinjection time of 10 min, which allows the previous signal to almost completely vanish. RESULTS: Among all considered extrapolation functions the biologically inspired function was found to give the best results. The bias introduced when considering shorter interinjection times (<10 min) could be almost completely removed by subtracting the extrapolated remaining activity from the total measured signal of interest. Compared to the standard method of using longer interinjection times the resulting images have a slightly increased variance. Nonetheless the observed increases are small compared to the total variance and the resulting activation maps were visually very similar. CONCLUSIONS: The simulation results show that the proposed method can significantly reduce the total scan time (e.g., when considering 12 bolus injections, the total scan time can be reduced from 2 to 1 h). Extensive and very realistic simulations were used in this work, paving the way for future in vivo validation of the method.

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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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