Sci-Fri AM: Imaging - 09: Hybrid SPECT and First-Pass Perfusion CT: Application in Cell Localization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A challenge with cardiac cell therapy is determining the location of cells relative to infarct tissue. As cells are viable following 111In-labeling, and first-pass CT imaging can identify regions of myocardial infarction, we evaluated the feasibility of a SPECT/CT system to localize and track cells relative to infarcted myocardium in a canine model. Methods: To determine accuracy of SPECT/CT registration, images were acquired of capillary tubes filled with CT and SPECT contrast agents. Accuracy was measured by comparing locations of tube centroids in SPECT and CT. Ten canines underwent surgical ligation of the left-anterior-descending artery and endothelial progenitor cells labeled with 111In-tropolone were transplanted endocardially or epicardially. SPECT/CT was performed on day of transplantation, 4, and 10 days post-transplantation. For each imaging session first-pass perfusion CT was performed to delineate the infarct zone. SPECT and first-pass CT images were fused and evaluated. Delayed-enhanced MRI was performed to validate CT infarct localization. Contrast-to-noise ratios (CNR) were calculated for 111In-SPECT images to evaluate cell detection. Results: Phantom SPECT/CT registration accuracy was approximately 1mm. The infarct zone was well delineated on first-pass perfusion CT in all canines and correlated well with MRI findings. 111In signal was visualized within the infarct zone in all cases. Analysis of the CNRs suggests that cells can be followed for 11 effective half-lives provided the location of the cells can be inferred by first-pass CT. Conclusion: SPECT/[First-Pass Perfusion CT] is an effective hybrid platform for the localization and tracking of stem cells in relation to infarct tissue.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,031 | 0,006 |
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 ».