SU-FF-J-115: Quantification of Uptake Volumes in PET Images for Treatment Response Monitoring: Challenges and Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Monitoring treatment response in PET images by quantifying changes in the spatial distribution of radioactivity concentration over time requires accurate determination of volumes. Thresholding methods are usually based on finding volume-recovering thresholds for known objects, such as spheres, in a discrete voxel grid. Measuring these volumes introduces discretization errors into the threshold calibration process. In addition, thresholds depend strongly on the object-to-background activity ratio which is usually unknown a-priori. In this work, the efficacy of a simple pre-processing step is investigated that makes the thresholds largely independent of the object-to-background activity ratio. Methods: PET scans of a standard imaging phantom containing 6 spheres were acquired in 3D mode on a GE Discovery ST scanner for different object-to-background activity ratios including no background. Images were reconstructed using FORE-OSEM with a variable number of iterations. Thresholds in images where the background activity was subtracted were compared to the thresholds in the no-background images. Discretization errors were quantified by placing mathematically accurate contours of the spheres into the voxel grid of the PET dataset. Volumes were computed by the treatment planning software. Results: Using a low number of iterations, volumes of all spheres were accurate to within 10% using thresholds derived from the background-corrected images. A higher number of iterations degraded the accuracy significantly. In coarse voxel grids common in PET imaging (2.3 × 2.3 × 3.3 mm), small volumes were consistently overestimated by as much as 30% depending on the position of the spheres with respect to the grid. Conclusions: Threshold calibration is sensitive to voxel grid resolution. For images acquired in 3D mode and reconstructed with a low number of iterations, a simple background correction method allows for accurate volume quantification independently of initial background activity and allows for a significant simplification of the threshold calibration process.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».