Frame‐to‐frame image realignment assessment tool for dynamic brain positron emission tomography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Subject motion during positron emission tomography (PET) brain scans can reduce image quality and may lead to incorrect biological outcome measures, especially for data acquired with high resolution tomographs. A semiautomatic method for assessing the quality of frame-to-frame image realignments to compensate for subject motion in dynamic brain PET is proposed and evaluated. METHODS: A test set of 256 11C-raclopride (a dopamine D2-type receptor antagonist) brain PET image frames was used to develop and evaluate the proposed method. The transformation matrix to be applied to each image to achieve a frame-to-frame realignment was calculated with two independent methods: Using motion data measured with the Polaris Vicra optical tracking device and using the image-based realignment algorithm AIR (automated image registration). The quality assessment method is based on the observation that there is a very low probability that two independent approaches to motion detection will produce equal, but incorrect results. Agreement between transformation matrices was taken to be a signature of an accurate motion determination and thus realignment. Each pair of realignment matrices was compared and used to calculate a metric describing the frame-to-frame image realignment accuracy. In order to determine the range of values of the metric that correspond to a successful realignment, a comparison was made to a detailed visual inspection of the frame-to-frame realigned images for each image in the test set. The threshold on the metric for realignment acceptance was then selected to optimize the numbers of true-positives (realignments accepted by both the protocol and the operator) and minimize the number of false-positives (accepted by the protocol but not the operator). RESULTS: The proposed method categorized 53% of the image realignments in the test dataset as successful, of which 11% were incorrectly categorized (6% of the total dataset). Implementation of the proposed assessment tool resulted in a 45% time savings compared to the same visual inspection applied to all image realignments. CONCLUSIONS: The frame-to-frame image realignment assessment tool presented here required less operator time to evaluate realignment success compared to a method requiring visual inspection of all realigned images, while maintaining the same level of accuracy in the realigned dataset. This practical method can be easily implemented at any center with motion monitoring capabilities or, for centers lacking this technology, methods of estimating image realignment parameters that use independent information. In addition, the procedure is flexible, allowing modifications to be made for different tracer types and/or downstream analysis goals.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».