Simulating the effect of venous dispersion on distribution volume measurements from the Logan plot
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of distribution volume with the Logan plot requires an arterial time activity curve (TAC). The gold standard for measuring arterial activity concentrations is arterial blood sampling. Arterial cannulation carries with it several risks. This work simulated the effects of venous dispersion on measured distribution volumes using the Logan plot with a venous TAC. A representative arterial TAC was selected from a patient study. Simulated tissue TACs were generated from a three compartment kinetic model using the representative arterial TAC. Venous TACs were simulated by convolving the arterial TAC with modified transit time spectra derived from an in vivo dynamic contrast enhanced-CT forearm study. Gaussian noise was added to the tissue TACs. Logan analysis was compared using the arterial and venous TACs for a wide range of kinetic parameters. Bland–Altman analysis was performed to assess agreement between the two methods. Good agreement was observed between values calculated with the arterial and simulated venous TACs for both noiseless and noisy cases. Agreement was slightly dependent on the arterio–venous extraction efficiency of the PET tracer. Results suggest that venous sampling may be a feasible alternative to arterial sampling for analysis with the Logan plot. This technique must be clinically validated in future patient studies.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».