The accuracy and reproducibility of SPECT target volumes and activities estimated using an iterative adaptive thresholding technique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our aim was to design a practical and reproducible image segmentation method for calculations of total absorbed doses in organs and tumours for internally delivered radioisotopes. We have built upon our previously proposed use of two separate thresholds and employed an iterative technique for semiautomatic selection of background regions for segmenting an object of interest using thresholds that depend on the source-to-background ratio of activity concentrations. METHODS: The parameters of curves relating volume and activity thresholds to source-to-background ratio were established using phantoms with 20 different inserts. The accuracy of our technique was validated using a second phantom experiment, whereas the reproducibility of volume, activity and dose estimates of organs and tumours was investigated using 13 patient studies. The accuracy and reproducibility of segmentations achieved were assessed using images reconstructed with three different methods that ranged from a standard clinical reconstruction to an advanced quantitative reconstruction approach. RESULTS: In the validation phantom experiment, bottle volumes and activities measured using iterative adaptive thresholding agreed on average with the true values to within 4%, regardless of the reconstruction method used. In the patient studies, volumes and activities estimated from the single-photon emission computed tomography images reconstructed with clinical software agreed with the volumes and activities estimated using the advanced reconstruction approach to within 6%, whereas the corresponding doses agreed to within 4%. CONCLUSION: The proposed iterative adaptive thresholding technique can accurately determine object volume and activity, which allows standard clinical reconstructions to generate absorbed dose estimates that are similar to those values obtained using more advanced reconstruction methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle