Optimal image sampling schedule for both image-derived input and output functions in PET cardiac studies
Notice bibliographique
Résumé
Optimal sampling schedule (OSS) design for both image-derived input and output functions in tracer kinetic modeling with positron emission tomography (PET) is investigated. This problem is very important in noninvasive PET dynamic cardiac studies where both the input function, i.e., the plasma time-activity curve (PTAC), and the output function, i.e., the tissue time-activity curve (TTAC), are obtained simultaneously from the same sequence of PET images. The integral PET measurement is used in this study. The spillover correction for the cross contaminations in cardiac studies is incorporated into the OSS design procedure. A new target function based on the D-optimal criterion involving both the input and output sensitivity functions is proposed. The fluorodeoxyglucose (FDG) model and a six-parameter PTAC model are used to illustrate the simultaneous OSS design for both the PTAC and TTAC. An OSS design consisting of six different scanning intervals is derived. Computer simulations are performed based on the estimated parameters from real studies to evaluate the effectiveness of the OSS. The double modeling approach is used in parameter estimation to simultaneously estimate the parameters involved. The results have shown that, for a wide range of parameter variations, the OSS is as effective as a conventional sampling schedule (CSS) and comparable parameter estimates can be obtained. Compared with the use of the CSS, the use of the OSS leads to an approximately 70% reduction in the storage space and data processing time.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».