Direct 3D PET image reconstruction into MR image space
Notice bibliographique
Résumé
A method which includes both the motion correction and image registration transformation parameters from PET image space to MR image space within the system matrix of the MLEM algorithm is presented. This approach can be of particular significance in the fields of neuroscience and psychiatry, whereby PET is used to investigate differences in activation patterns between groups of participants (such as healthy controls and patients). This requires all images to be registered in a common spatial atlas. Currently, image registration is performed post-reconstruction. This introduces interpolation effects in the final image and causes image resolution degradation. Furthermore, motion correction introduces a further level of interpolation and possible resolution degradation. To include the transformation parameters (both for motion correction and registration) within the iterative PET reconstruction framework (through iterative use of actual software packages routinely applied after reconstruction) should reduce these interpolation effects and thus improve image resolution. Furthermore, it opens the possibility of direct reconstruction of the PET data into standardized stereotaxic atlases, e.g. ICBM152. To validate the proposed method, this work investigates registration, using 2D and 3D simulations based on the HRRT scanner geometry, between different image spaces using rigid body transformation parameters calculated using the mutual information similarity criterion. The quality of reconstruction was assessed using bias-variance and mean absolute error analyses to quantify differences with current post-reconstruction registration methods. We demonstrate a reduction in bias and in mean absolute error in reconstructed mean ROI activity when using the proposed method.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».