Evaluation of Image Quality Improvements When Adding Patient Outline Constraints into a Generalized Scatter PET Reconstruction Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Scattered coincidences degrade image contrast and compromise quantitative accuracy in positron emission tomography (PET). A number of approaches to estimating and correcting scattered coincidences have been proposed, but most of them are based on estimating and subtracting a scatter sinogram from the measured data. We have previously shown that both true and scattered coincidences can be treated similarly by using Compton scattering kinematics to define a locus of scattering which may in turn be used to reconstruct the activity distribution using a generalized scatter maximum-likelihood expectation maximization (GS-MLEM) algorithm. The annihilation position can be further confined by taking advantage of the patient outline (or a geometrical shape that encompasses the patient outline). The proposed method was tested on a phantom generated using GATE. The results have shown that for scatter fractions of 10–60% this algorithm improves the contrast recovery coefficients (CRC) by 4 to 28.6% for a source and 5.1 to 40% for a cold source while the relative standard deviation (RSD) was reduced. Including scattered photons directly into the reconstruction eliminates the need for (often empirical) scatter corrections, and further improvements in the contrast and noise properties of the reconstructed images can be made by including the patient outline in the reconstruction algorithm as a constraint.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».