Accuracy of 177Lu activity quantification in SPECT imaging: a phantom study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to assess accuracy of activity quantification of 177Lu studies performed according to recommendations provided by the committee on Medical Internal Radiation Dose (MIRD) pamphlets 23 and 26. The performances of two scatter correction and three segmentation methods were compared. Additionally, the accuracy of tomographic and planar methods for determination of the camera normalization factor (CNF) was evaluated. Eight phantoms containing inserts of different sizes and shapes placed in air, water, and radioactive background were scanned using a Siemens SymbiaT SPECT/CT camera. Planar and tomographic scans with 177Lu sources were used to measure CNF. Images were reconstructed with our SPEQToR software using resolution recovery, attenuation, and two scatter correction methods (analytical photon distribution interpolated (APDI) and triple energy window (TEW)). Segmentation was performed using a fixed threshold method for both air and cold water scans. For hot water experiments three segmentation methods were compared as folows: a 40% fixed threshold, segmentation based on CT images, and our iterative adaptive dual thresholding (IADT). Quantification error, defined as the percent difference between experimental and true activities, was evaluated. Quantification error for scans in air was better for TEW scatter correction (<6%) than for APDI (<11%). This trend was reversed for scans in water (<10% for APDI and <14% for TEW). For hot water, the best results (<18% for small objects and <5% for objects >100 ml) were obtained when APDI and IADT were used for scatter correction and segmentation, respectively. Additionally, we showed that planar acquisitions with scatter correction and tomographic scans provide similar CNF values. This is an important finding because planar acquisitions are easier to perform than tomographic scans. TEW and APDI resulted in similar quantification errors with APDI showing a small advantage for objects placed in medium with non-uniform density. Following the MIRD recommendations for data acquisition and reconstruction resulted in accurate activity quantification (errors <5% for large objects). However, techniques for better organ/tumor segmentation must still be developed.
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 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 | 0,000 | 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 ».