Update on Cardiovascular Applications of Multienergy CT
Notice bibliographique
Résumé
Advances in scanner technology enabling shorter scan times, improvements in spatial and temporal resolution, and more dose-efficient data reconstruction coupled with rapidly growing evidence from clinical trials have established computed tomography (CT) as an important imaging modality in the evaluation of cardiovascular disorders. Multienergy (or spectral or dual-energy) CT is a relatively recent advance in which attenuation data from different energies are used to characterize materials beyond what is possible at conventional CT. Current technologies for multienergy CT are either source based (ie, dual source, rapid kilovoltage switching, dual spin, and split beam) or detector based (ie, dual layer and photon counting), and material-based decomposition occurs in either image or projection space. In addition to conventional diagnostic images, multienergy CT provides image sets such as iodine maps, virtual nonenhanced, effective atomic number, and virtual monoenergy (VM) images as well as data at the elemental level (CT fingerprinting), which can complement and in some areas overcome the limitations posed by conventional CT methods. In myocardial perfusion imaging, iodine maps improve the sensitivity of perfusion defects, and VM images improve the specificity by decreasing artifacts. Iodine maps are also useful in improving the performance of CT in delayed-enhancement imaging. In pulmonary perfusion imaging, iodine maps enhance the sensitivity of detection of both acute and chronic pulmonary emboli. Low-energy (as measured in kiloelectron volts) VM images allow enhancement of vascular contrast, which can either be used to lower contrast dose or salvage a suboptimal contrast-enhanced study. High-energy VM images can be used to decrease or eliminate artifacts such as beam-hardening and metallic artifacts. Virtual nonenhanced images have similar attenuation as true nonenhanced images and help in reducing radiation dose by eliminating the need for the latter in multiphasic vascular studies. Other potential applications of multienergy CT include calcium scoring from virtual nonenhanced images created from coronary CT angiograms and myocardial iron quantification. Online supplemental material is available for this article. ©RSNA, 2017
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».