Correction of partial volume effect in the projections in PET studies
Notice bibliographique
Résumé
Partial volume effect (PVE) in PET generates under-estimation of radiotracer concentration in small size structures. Consequently, the image contrast is qualitatively degraded and, quantitatively, the reduced signal intensity leads to erroneous physiological parameter estimation. The most popular approach to correct for PVE is based on recovery factors (RF). RFs are first estimated from objects of known sizes, then they are used to amplify the intensity of small structures in the PET images whose dimensions are usually determined with CT or MRI. Other approaches use deconvolution of the scanner response function in the images. In all of these methods, PVE is globally corrected at the image level. Since PVE results from inaccurate measurements of the PET projection data, we hypothesize that PVE can be more accurately corrected directly on the projection. In this paper, the projections from a phantom with eight cylinders of various diameters all filled with the same radiotracer concentration were measured with PET and also simulated free of PVE. A corresponding set of deconvolution kernel functions were obtained from these two sets of data and applied directly on projections to correct for PVE. The method was applied in phantoms and in rat heart and tumor studies. Based on the widths of objects in each of the projections of the rat and phantom measurements with respect to those of the cylinders, the appropriate kernels were used to generate PVE-corrected projections by deconvolution from which the PVE corrected images were reconstructed. For irregular objects such as the non-circular shaped tumor and the myocardium, several different kernels were used to correct for the variable PVE as a function of projection angles and the image with the properly restored intensity was reconstructed with lesser amplification of the noise as if we apply RF directly on the images. In conclusion, the deconvolution of the measured projections with individual kernels corresponding to the degradation along each projection allowed to more accurately correcting for PVE.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».