Evaluation of dead-time corrections for post-radionuclide-therapy 177Lu quantitative imaging with low-energy high-resolution collimators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dead-time (DT) effects rarely cause problems in diagnostic single-photon emission computed tomography (SPECT) studies; however, in post-radionuclide-therapy imaging, DT can be substantial. Therefore, corrections may be necessary if quantitative images are used in image-based dosimetry or for evaluation of therapy outcomes. This task is particularly challenging if low-energy collimators are used. Our goal was to design a simple method to determine the dead-time correction factor (DTCF) without the need for phantom experiments and complex calculations. METHODS: Planar and SPECT/CT scans of a water phantom containing a 70 ml bottle filled with lutetium-177 (Lu) were acquired over 60 days. Two small Lu markers were used in all scans. The DTCF based on the ratio of observed to true count rates measured over the entire spectrum and using photopeak primary photons only was estimated for phantom (DT present) and marker (no DT) scans. In addition, variations in counts in SPECT projections (potentially caused by varying bremsstrahlung and scatter) were investigated. RESULTS: For count rates that were about two-fold higher than typically seen in post-therapy Lu scans, the maximum DTCF reached a level of about 17%. The DTCF values determined directly from the phantom experiments using the total energy spectrum and photopeak counts only were equal to 13 and 16%, respectively. They were closely matched by those from the proposed marker-based method, which uses only two energy windows and measures photopeak primary photons (15-17%). CONCLUSION: A simple, marker-based method allowing for determination of the DTCF in high-activity Lu imaging studies has been proposed and validated using phantom experiments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».