Problems created in attenuation-corrected SPECT images by artifacts in attenuation maps: a simulation study.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The importance of accurate attenuation correction, especially for imaging of the thorax region, is widely acknowledged. Appropriate compensation methods have been developed and introduced into clinical practice. Most of these methods use attenuation maps obtained using various transmission scanning systems. However, when maps are inaccurate, the correction procedure may introduce artifacts into the final images that can be difficult to identify and might inadvertently alter diagnosis and study outcome. As a result, attenuation correction is often avoided in clinical practice. Our objective was to examine issues related to the quality of attenuation maps and the effects that map artifacts may have on attenuation-corrected emission images. METHODS: The topics that are investigated include the problem of low transmission counts, cross-talk contributions from the emission isotope, truncation of the transmission data, and methods of map reconstruction and segmentation. Examples of patient studies displaying specific problems guided our investigations, but, because truth in these studies is seldom known, analytic and Monte Carlo-simulated data were used in the analysis. Attenuation maps and final emission images were visually checked for artifacts and for the presence of perfusion defects. In addition, quantitative evaluation of map uniformity, defect visibility, and size variation was performed. RESULTS: The statistical paired-sample t test showed significant (P < 0.05) improvement of relative SD for attenuation maps reconstructed with iterative methods as compared with filtered backprojection and for maps created with higher photon fluxes. When maps with artifacts were used to correct emission data, an increase in myocardial infarct size and creation of false heart defects were observed. CONCLUSION: Our study strongly recommends that at least a visual inspection of the quality of attenuation maps be performed before their use in compensation procedures. To improve image quality, remove artifacts, and increase diagnostic confidence, attenuation maps used in the correction procedure must be accurate and free of artifacts.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».