Technical Note: Comparison of megavoltage, dual‐energy, and single‐energy CT‐based μ‐maps for a four‐channel breast coil in PET/MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to describe and evaluate methods for calculating a megavoltage computed tomography (MVCT)-derived MR hardware attenuation map (μ-map) and dual-energy CT (DECT) for 511 keV photons. METHODS: Phantom measurements were acquired on a whole-body hybrid PET/MRI system, using a four-channel receive-only MR radiofrequency (RF) breast coil. Two acquisitions were performed: with the phantoms positioned in the four-channel RF breast coil, and without the breast coil. PET attenuation from the breast coil was corrected using three different CT-derived hardware μ-maps: (a) Single-energy CT (SECT), (b) DECT, and (c) MVCT. Each attenuation-corrected (AC) PET volume was evaluated and compared with the acquisition performed without the breast coil. RESULTS: The breast coil attenuated PET photons by 10% overall. Threshold values were applied to the SECT μ-map to reduce the effects of metal artifacts, but overcorrection occurred in more highly attenuated regions. The DECT-derived virtual monochromatic image reduced beam-hardening artifacts, but other metal artifacts remained. Despite the remaining metal artifacts in the DECT image, it led to an improvement in the more attenuated regions. The MVCT images appear to be free from metal artifacts leading to an artifact-free μ-map and a further improvement AC-PET images. CONCLUSIONS: Our MVCT-based approach for creating μ-maps for MR RF coils greatly reduces artifacts produced by metal in a SECT approach. This eliminates the need for other artifact reduction methods, including the application of a threshold of narrow beam attenuation coefficients, or disassembling hardware to remove high-Z components before imaging with a kilovoltage source.
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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 ».