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Enregistrement W2520894707 · doi:10.1118/1.4962469

A modified TEW approach to scatter correction for In‐111 and Tc‐99m dual‐isotope small‐animal SPECT

2016· article· en· W2520894707 sur OpenAlexafffund
Paul Prior, Rachel Timmins, Julia Petryk, Jared Strydhorst, Yin Duan, Lihui Wei, R. Glenn Wells

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensNordion (Canada)Ottawa Heart InstituteCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotonPhysicsOpticsIsotopePhoton energySingle-photon emission computed tomographyEnergy (signal processing)GaussianDetectorNuclear medicineNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In dual-isotope (Tc-99m/In-111) small-animal single-photon emission computed tomography (SPECT), quantitative accuracy of Tc-99m activity measurements is degraded due to the detection of Compton-scattered photons in the Tc-99m photopeak window, which originate from the In-111 emissions (cross talk) and from the Tc-99m emission (self-scatter). The standard triple-energy window (TEW) estimates the total scatter (self-scatter and cross talk) using one scatter window on either side of the Tc-99m photopeak window, but the estimate is biased due to the presence of unscattered photons in the scatter windows. The authors present a modified TEW method to correct for total scatter that compensates for this bias and evaluate the method in phantoms and in vivo. METHODS: The number of unscattered Tc-99m and In-111 photons present in each scatter-window projection is estimated based on the number of photons detected in the photopeak of each isotope, using the isotope-dependent energy resolution of the detector. The camera-head-specific energy resolutions for the 140 keV Tc-99m and 171 keV In-111 emissions were determined experimentally by separately sampling the energy spectra of each isotope. Each sampled spectrum was fit with a Linear + Gaussian function. The fitted Gaussian functions were integrated across each energy window to determine the proportion of unscattered photons from each emission detected in the scatter windows. The method was first tested and compared to the standard TEW in phantoms containing Tc-99m:In-111 activity ratios between 0.15 and 6.90. True activities were determined using a dose calibrator, and SPECT activities were estimated from CT-attenuation-corrected images with and without scatter-correction. The method was then tested in vivo in six rats using In-111-liposome and Tc-99m-tetrofosmin to generate cross talk in the area of the myocardium. The myocardium was manually segmented using the SPECT and CT images, and partial-volume correction was performed using a template-based approach. The rat heart was counted in a well-counter to determine the true activity. RESULTS: In the phantoms without correction for Compton-scatter, Tc-99m activity quantification errors as high as 85% were observed. The standard TEW method quantified Tc-99m activity with an average accuracy of -9.0% ± 0.7%, while the modified TEW was accurate within 5% of truth in phantoms with Tc-99m:In-111 activity ratios ≥0.52. Without scatter-correction, In-111 activity was quantified with an average accuracy of 4.1%, and there was no dependence of accuracy on the activity ratio. In rat myocardia, uncorrected images were overestimated by an average of 23% ± 5%, and the standard TEW had an accuracy of -13.8% ± 1.6%, while the modified TEW yielded an accuracy of -4.0% ± 1.6%. CONCLUSIONS: Cross talk and self-scatter were shown to produce quantification errors in phantoms as well as in vivo. The standard TEW provided inaccurate results due to the inclusion of unscattered photons in the scatter windows. The modified TEW improved the scatter estimate and reduced the quantification errors in phantoms and in vivo.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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