CT acquisition using PET detectors and electronics
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of positron emission tomography/computerized tomography (PET/CT) multimodality imaging has provided the ability to sequentially obtain anatomic and functional information using adjacent PET and CT scanners without having to move the patient from the bed. To avoid the need for successive PET and CT scans, we have investigated the possibility of acquiring both the anatomic and functional images using the same detection system, based on PET detectors and electronics operated in photon-counting mode. The detector consisted of a high-luminosity LSO scintillator individually coupled to an avalanche photodiode (APD) to enable low-energy X-ray detection at a high-count rate. A simulator was set up to collect tomographic data using a monochromatic 60 keV source (/sup 241/Am) to irradiate a phantom made of tissue-equivalent materials. The observed spatial resolution with this nonoptimized setup was better than 2 mm, demonstrating the capability to provide fairly accurate anatomical localization in CT counting mode. The three main constituents of biological tissues (bones, water, and air) could be clearly identified in the images with a dose significantly lower than with conventional CT operated in current mode. These preliminary results demonstrate the feasibility of dual-modality PET/CT imaging based on PET detectors and electronics, and suggest that substantial dose reduction would be possible by acquiring the CT image in photon-counting mode.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,016 | 0,004 |
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 ».