18F-FDG-PET and MRI in patients with malignancies of the liver and pancreas
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the accuracy of retrospective rigid image registration and fusion between F-18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) and magnetic resonance imaging (MRI) of the upper abdomen. PATIENTS, MATERIAL, METHODS: Image fusion of PET and MRI was performed in 30 patients with suspected malignancy of the liver or pancreas. Using a commercially available image fusion tool capable of rigid manual point-based registration, PET-Images were retrospectively registered and fused by matching eight homologous points in the 3D spoiled gradient echo (GRE) MRI sequences acquired in portal venous phase and in the CT-component of PET/CT. Two separate observers (R1, R2) assessed accuracy of image registration by determining the distances in the x-, y- and z-axis as well as the absolute distance between anatomical landmarks which differed from the landmarks chosen for registration. Quality of fusion was graded using a three point grading scale (1 poorly fused; 2 satisfactory fused; 3 correctly fused) and compared to hybrid PET/CT fusion. RESULTS: Mean time of registration per patient was less than 2 minutes. Objective registration assessment showed errors between 2.4-6.3 mm in x-axis: mean 3.6 mm (R1); 4.6 mm (R2), 2.3-9.3 mm in y-axis (mean 5.1 mm; 5.5 mm) and 3.3-12.0 mm in z-axis (mean 5.9 mm; 5.9 mm.) The mean error in absolute distance between points was 6.0-16.8 mm (mean 9.9 mm; 10.6 mm). In visual assessment, most fusions were graded to be satisfactory or correctly fused: R1, R2: grade 3, 11/30 (36.7%), 22/30 (73.3%); grade 2, 13/30 (43.3%), 8/30 (26.7%); grade 1, 6/30 (20%), 0/30 (0%). Fusions were mostly comparable to hybrid PET/CT fusions. All of the fusions were defined as diagnostically relevant by both observers. CONCLUSION: Retrospective rigid image fusion of FDG-PET and MRI of the upper abdomen using the CT-component of PET/CT for registration is feasible without adaptation in image acquisition protocols and shows sub-centimeter registration errors in most cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».