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Enregistrement W2151317530 · doi:10.2967/jnmt.107.040782

Quantitative PET Comparing Gated with Nongated Acquisitions Using a NEMA Phantom with Respiratory-Simulated Motion

2007· article· en· W2151317530 sur OpenAlexaff
Douglass Vines, H. Keller, Jeremy Hoisak, Stephen Breen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomNuclear medicinePhysicsVoxelSPHERESDisplacement (psychology)Partial volumeMaterials scienceBiomedical engineeringOpticsMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: This study evaluated the use of gated versus nongated PET acquisitions for absolute quantification of radioisotope concentration (RC) in a respiratory motion-simulated moving phantom filled with radioactive spheres and background for both 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) acquisitions. METHODS: An image-quality phantom with all 6 spheres filled with the same (18)F RC (range, 19-62 kBq/mL) was scanned with PET/CT at rest and in motion with and without gating. The background was filled with (18)F solution to yield sphere-to-background ratios of approximately 5, 10, 15, and 20 to 1. Both 2D and 3D acquisitions were used for all combinations. Respiratory motion was simulated by using a motor-driven plastic platform to move the phantom periodically with a displacement of 2 cm and a cycle time of 5.8 s. For gated acquisitions, the phantom was tracked using a real-time position management system. Images were reconstructed, and regions of interest with the same sizes as the actual spheres were manually placed on axial slices to determine maximum and mean pixel RC. A threshold method (70% and 94% for 2D and 3D modes) was also used to determine a mean voxel RC. All values were compared with the expected RC; percentage differences were calculated for each sphere. To reduce partial-volume effects, only data for the 4 largest spheres were analyzed. RESULTS: The mean pixel method was the only method with linear responses for all 3 scan types, enabling direct comparisons. The ranges of RC percentage differences were underestimated for all scan types (using the mean pixel method). The overall mean percentage differences were 37, 49, and 41 in 2D mode and 40, 51, and 41 in 3D mode for static, nongated, and gated acquisitions, respectively. Gated acquisitions improved quantification (by reducing underestimation) over nongated acquisitions by 8% and 10% for 2D and 3D modes. CONCLUSION: In the presence of motion, the use of gated PET acquisitions appears to improve quantification accuracy over nongated acquisitions, almost restoring the results to those observed when the phantom is static.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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