Collimator-detector response compensation in quantitative SPECT reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the importance of collimator-detector response compensation in single photon emission computed tomography (SPECT). The compensation methods included in this study addressed three important degrading factors, which are attenuation, scatter and collimator-detector response (CDR). Geometric response (GR) and septal penetration (SP) are two most important components of collimator-detector response. The compensation work has been divided into two general categories: one is GR compensation based reconstruction (GR-RECON), which includes attenuation, scatter and geometric response compensations, and the other one is GR-SP compensation based reconstruction (GR-SP-RECON), which consists of attenuation, scatter geometric response and septal penetration compensations. Ordered-subset expectation maximization (OS-EM) method is applied as the reconstruction framework. SIMIND Monte Carlo (MC) code is incorporated in the forward projection. Multiple projection sampling convolution-based forced detection (MP-CFD) is used here to accelerate the MC code. The convolution kernels in CFD are generated by the ray-tracing (RT) method. In order to further increase the convergence speed, the models of attenuation and collimator-detector response are included in the backprojection step. In order to assess the quantitative accuracy of the collimator-detector response compensation, the reconstruction images of cylinder, four different size spheres in various medium, and NURBS-based cardiac-torso (NCAT) phantom are evaluated using 1-131 and high energy general resolution (HEGR) collimators. The reconstruction images including GR compensation appear very obvious collimator dependent Gibbs ringing artifact. The quantitative estimation of the spheres and NURBS-based cardiac-torso (NCAT) phantom has denoted the high accuracy of GR-SP-RECON, whereas, a lot of quantitative activity will be mistakenly estimated in the background using GR-RECON.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».