EANM/EARL harmonization strategies in PET quantification: from daily practice to multicentre oncological studies
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) can be used as diagnostic or prognostic tools (i.e. single measurement) or for therapy monitoring (i.e. longitudinal studies) in multicentre studies. Use of quantitative parameters, such as standardized uptake values (SUVs), metabolic active tumor volumes (MATVs) or total lesion glycolysis (TLG), in a multicenter setting requires that these parameters be comparable among patients and sites, regardless of the PET/CT system used. This review describes the motivations and the methodologies for quantitative PET/CT performance harmonization with emphasis on the EANM Research Ltd. (EARL) Fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT accreditation program, one of the international harmonization programs aiming at using FDG PET as a quantitative imaging biomarker. In addition, future accreditation initiatives will be discussed. The validation of the EARL accreditation program to harmonize SUVs and MATVs is described in a wide range of tumor types, with focus on therapy assessment using either the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) criteria or PET Evaluation Response Criteria in Solid Tumors (PERCIST), as well as liver-based scales such as the Deauville score. Finally, also presented in this paper are the results from a survey across 51 EARL-accredited centers reporting how the program was implemented and its impact on daily routine and in clinical trials, harmonization of new metrics such as MATV and heterogeneity features.
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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 | 0,325 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».