A method for patient dose reduction in dynamic contrast enhanced CT study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In dynamic contrast enhanced CT (DCE-CT) study, prolonged CT scanning with high temporal resolution is required to give accurate and precise estimates of kinetic parameters. However, such scanning protocol could lead to substantial radiation dose to the patient. A novel method is proposed to reduce radiation dose to patient, while maintaining high accuracy for kinetic parameter estimates in DCE-CT study. METHODS: The method is based on a previous investigation that the arterial impulse response (AIR) in DCE-CT study can be predicted using a population-based scheme. In the proposed method, DCE-CT scanning is performed with relatively low temporal resolution, hence, giving rise to reduction in patient dose. A novel method is proposed to estimate the arterial input function (AIF) based on the coarsely sampled AIF. By using the estimated AIF in the tracer kinetic analysis of the coarsely sampled DCE-CT study, the calculated kinetic parameters are able to achieve a high degree of accuracy. The method was tested on a DCE-CT data set of 48 patients with cervical cancer scanned at high temporal resolution. A random cohort of 34 patients was chosen to construct the orthonormal bases of the AIRs via singular value decomposition method. The determined set of orthonormal bases was used to fit the AIFs in the second cohort (14 patients) at varying levels of down sampling. For each dataset in the second cohort, the estimated AIF was used for kinetic analyses of the modified Tofts and adiabatic tissue homogeneity models for each of the down-sampling schemes between intervals from 2 to 15 s. The results were compared with analyses done with the "raw" down-sampled AIF. RESULTS: In the first group of 34 patients, there were 11 orthonormal bases identified to describe the AIRs. The AIFs in the second group were estimated in high accuracy based on the 11 orthonormal bases established in the first group along with down-sampled AIFs. Using the 11 orthonormal bases, the estimated AIFs for the second group were found to have an averaged maximal percentage error of 3.4% ± 7.5% in all sampling schemes up to 15 s. The results of kinetic analysis with the proposed method compared with down sampling alone showed that the proposed method is superior in maintaining the accuracy in volume transfer constant (K(trans) ) after 9 s down-sampling interval, blood volume (v(b) ) for almost all down-sampling intervals, and blood flow (F) after 11 s down-sampling interval. The preliminary results suggested that the proposed method is able to support scanning intervals of 10-15 s at a cost of 6.2%-10.0% loss in accuracy of K(trans) and 10.9%-19.4% in v(b), and the scanning intervals of 12-15 s at a cost of 9.7%-14.6% for F in DEC-CT studies for patients with cervix cancer. CONCLUSIONS: The proposed method of AIF estimation allows low scanning frequency in DCE-CT study to reduce radiation dose to patient, while maintaining relatively high accuracy in the kinetic parameter estimates. The initial results suggested that the method is applicable for DCE-CT studies for patients with cervical cancer.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».