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Enregistrement W2168972773 · doi:10.1109/nssmic.2003.1352541

Mis-registration between emission and transmission data in cardiac PET/CT

2003· article· en· W2168972773 sur OpenAlexaff
Gianna M. Fitzpatrick, R. Glenn Wells

Notice bibliographique

Revue2003 IEEE Nuclear Science Symposium. Conference Record (IEEE Cat. No.03CH37515) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomCardiac cycleNuclear medicineCardiac PETStandard deviationNoise (video)Monte Carlo methodPhysicsComputer visionComputer sciencePositron emission tomographyMathematicsMedicineImage (mathematics)Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of PET/CT has made CT a popular option for attenuation correction (AC) as it can obtain nearly noise-free transmission (Tx) maps faster and with higher resolution than the standard Ge Tx scan. Due to a large difference in the emission (Em) and CT scan times, organ motion can lead to mis-registration and consequently inaccurate AC resulting in erroneous reconstructed images. This study compares the effects of CT to Ge AC methods on the activity distribution of the myocardial wall in PET images. Simulations, containing respiratory motion, were conducted using the NCAT digital phantom linked to the SimSET Monte Carlo program. Gated Em and Tx data were generated over one respiratory cycle, divided into 20 gates. Three approaches to AC were considered. 1) The average Em map with the average Tx map (Ge scan). 2) Gated Em data with gated Tx data (best correction). 3) The average Em map with 3 Tx maps, representing 3 points in the respiratory cycle (CT scans). Circumferential profiles of transaxial slices through the mid-ventricular heart region were plotted for each AC method. Most of the image profiles matched closely, but one CT map showed deviations as large as 25%. This CT map corresponded to full exhalation in the respiratory cycle. Inconsistent heart profiles indicate that CT corrected images can differ from the standard Ge corrected images. These inhomogeneities are a concern as they may lead to misdiagnosis of cardiac viability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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