Direct 4D PET MLEM reconstruction of parametric images using the simplified reference tissue model with the basis function method for [<sup>11</sup>C]raclopride
Notice bibliographique
Résumé
This work assesses the one-step late maximum likelihood expectation maximization (OSL-MLEM) 4D PET reconstruction algorithm for direct estimation of parametric images from raw PET data when using the simplified reference tissue model with the basis function method (SRTM-BFM) for the kinetic analysis. To date, the OSL-MLEM method has been evaluated using kinetic models based on two-tissue compartments with an irreversible component. We extend the evaluation of this method for two-tissue compartments with a reversible component, using SRTM-BFM on simulated 3D + time data sets (with use of [(11)C]raclopride time-activity curves from real data) and on real data sets acquired with the high resolution research tomograph. The performance of the proposed method is evaluated by comparing voxel-level binding potential (BPND) estimates with those obtained from conventional post-reconstruction kinetic parameter estimation. For the commonly chosen number of iterations used in practice, our results show that for the 3D + time simulation, the direct method delivers results with lower (%)RMSE at the normal count level (decreases of 9-10 percentage points, corresponding to a 38-44% reduction), and also at low count levels (decreases of 17-21 percentage points, corresponding to a 26-36% reduction). As for the real 3D data set, the results obtained follow a similar trend, with the direct reconstruction method offering a 21% decrease in (%)CV compared to the post reconstruction method at low count levels. Thus, based on the results presented herein, using the SRTM-BFM kinetic model in conjunction with the OSL-MLEM direct 4D PET MLEM reconstruction method offers an improvement in performance when compared to conventional post reconstruction methods.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».