Ultra-Low-Dose Sparse-View Quantitative CT Liver Perfusion Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Radiation dose of computed tomography liver perfusion imaging can be reduced by collecting fewer x-ray projections in each gantry rotation, but the resulting aliasing artifacts could affect the hepatic perfusion measurement. We investigated the effect of projection undersampling on the assessment of hepatic arterial blood flow (HABF) in hepatocellular carcinoma (HCC) when dynamic contrast-enhanced (DCE) liver images were reconstructed with filtered backprojection (FBP) and compressed sensing (CS). DCE liver images of a patient with HCC acquired with a 64-row CT scanner were reconstructed from all the measured projections (984-view) with the standard FBP and from one-third (328-view) and one-fourth (246-view) of all available projections with FBP and CS. Each of the 5 sets of DCE liver images was analyzed with a model-based deconvolution algorithm from which HABF maps were generated and compared. Mean HABF in the tumor and normal tissue measured by the 328-view CS and FBP protocols was within 5% differences from that assessed by the reference full-view FBP protocol. In addition, the tumor size measured by using the 328-view CS and FBP average images was identical to that determined by using the full-view FBP average image. By contrast, both the 246-view CS and FBP protocols exhibited larger differences (>20%) in anatomical and functional assessments compared with the full-view FBP protocol. The preliminary results suggested that computed tomography perfusion imaging in HCC could be performed with 3 times less projection measurement than the current full-view protocol (67% reduction in radiation dose) when either FBP or CS was used for image reconstruction.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».