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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 with <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">18</sup> FDG. Dynamic 3D-mode PET imaging for quantification of myocardial blood flow (MBF) with <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">82</sup> Rb 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 using <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">82</sup> Rb and <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">13</sup> NH <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</inf> in 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 with <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">82</sup> Rb 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 with <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">82</sup> Rb 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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 tête enseignante, 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

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