The influence of measurement uncertainties on the evaluation of the distribution volume ratio and binding potential in rat studies on a microPET® R4: a phantom study
Notice bibliographique
Résumé
In small animal positron emission tomography (PET) imaging, the injectable radiotracer dose is often limited by the tracer mass which, together with the tracer kinetics and scanner sensitivity, dictates the statistical quality of the time activity curves (TACs) used to extract biological parameters. We investigated the effect of measurement uncertainty on the determination of the distribution volume ratio (DVR) and binding potential (BP) as estimated using the tissue input Logan (DVR(L), BP(L)) and the ratio (DVRr, BPr) methods for two tracers, with the Concorde microPET R4 camera. Parameters' coefficients of variation (COV) were estimated from a combination of rat and phantom data. For 11C-dihydrotetrabenazine, the COV was 11% for the BP(L) and 13.4% for the BPr when using TACs obtained from individual regions of interest (ROIs) and segmented attenuation correction. The COVs were reduced to 7.5% (BP(L)) and 8.6% (BPr) when the striatal and cerebellar TACs were estimated as averages of 3 and 2 ROIs respectively. Results obtained for 11C-methylphenidate (MP) yielded approximately 30% higher COVs. With measured attenuation correction, the COVs were on average 100% higher. The presented method can be used to examine the contribution of a variety of imaging conditions to the uncertainty of biologically meaningful parameters.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».