MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2545525895 · doi:10.1109/nssmic.2008.4774409

3D list-mode cardiac PET for simultaneous quantification of myocardial blood flow and ventricular function

2008· article· en· W2545525895 sur OpenAlexaff
Robert A. deKemp, Ran Klein, Jennifer M. Renaud, Abdulaziz S. Alghamdi, Mireille Lortie, Jean N. DaSilva, Rob Beanlands

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomEjection fractionNuclear medicineArtificial intelligenceComputer scienceMedicineHeart failureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current PET instrumentation and performance metrics have been developed primarily to optimize whole-body imaging with18FDG. Dynamic 3D-mode PET imaging for quantification of myocardial blood flow (MBF) with82Rb requires high count-rate capability and correction accuracy maintained over a wide range of activity. Therefore, we propose a new method to evaluate dynamic range for 3D cardiac PET imaging and evaluate the performance of a high count-rate PET system (GEHC Discovery Rx) for single-scan simultaneous quantification of MBF and left ventricular ejection fraction (EF) using list-mode PET imaging. Dynamic imaging was performed over a wide range of activities using82Rb and13NH3in a heart phantom, within and without an anthropomorphic torso, by FORE-FBP and a 12 mm 3D Hann filter. Time-activity curves (TAC) in the liver, myocardium and ventricle were analyzed to determine the operating range where quantitative accuracy is maintained in the reconstructed images. Dynamic rest-stress list-mode imaging was also performed in 21 patients with82Rb PET to compare MBF and EF quantification between 2D and 3D-modes. Based on the phantom results, injected activity was targeted at 10 MBq/kg to permit accurate measurement of the bolus first-pass activity in the LV cavity. The phantom studies indicated that activity concentrations were measured accurately (≪15% deviation) with prompt count rates ≪10 Mcps and dead-time losses ≪35%. There was no count-rate-dependent loss of resolution observed in the myocardium:liver TACs, even above these limits. Residual scatter in the ventricle cavity:liver was 3.4% and consistent across the whole dynamic range. For the patient studies, pseudo-NEC rates were 30% higher in 3D (p≪0.001), resulting in improved image quality. There were no significant differences in segmental myocardium uptake distribution, LVEF or MBF between 2D and 3D-modes (P=NS). Conclusion: Quantitative 3D cardiac imaging appears to be accurate with82Rb activity administered in the range of 9±1.5 MBq/kg used in this study. If the dynamic range of the PET system was increased further, higher injected activity and improved ECG-gated image quality may be obtained, while still retaining the quantitative accuracy of the first-pass data for accurate MBF quantification.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMedical Imaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207