MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2781517022 · doi:10.1186/s40658-017-0202-7

Deadtime effects in quantification of 177Lu activity for radionuclide therapy

2018· article· en· W2781517022 sur OpenAlexafffund
Carlos Uribe, Pedro L. Esquinas, Marjorie Gonzalez, Wei Zhao, Jesse Tanguay, A. Ćeller

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRadionuclide therapyRadionuclideMedicineMedical physicsNuclear medicineNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the deadtime (DT) effects that are present in 177Lu images acquired after radionuclide therapy injection, assess differences in DT based on the full spectrum and the photopeak-only measurements, and design a method to correct for the deadtime losses. A Siemens SymbiaT SPECT/CT camera with a medium energy collimator was used. A 295-mL bottle was placed off-center inside a large cylinder filled with water, and 177Lu activity was sequentially added up to a maximum of 9.12 GBq. The true count rates vs. observed count rates were plotted and fitted to the DT paralyzable model. This analysis was performed using counts recorded in the full spectrum and in other energy windows. The DT correction factors were calculated using the percentage difference between the true and the observed count rates. The DT values of 5.99 ± 0.02 μs, 4.60 ± 0.052 μs, and 0.19 ± 0.18 μs were obtained for the primary photons (PP) recorded in the 113- and 208-keV photopeaks and for the full spectrum, respectively. For the investigated range of count rates, the DT correction factors of up to 23% were observed for PP corresponding to the 113-keV photopeak, while for the 208-keV photopeak values of up to 20% were obtained. These values were almost three times higher than the deadtime correction factors derived from the full spectrum. The paralyzable model showed to be appropriate for the investigated range of counts, which were five to six times higher than those observed in the patient post-therapy imaging. Our results suggest that the deadtime corrections should be based on count losses in the scatter-corrected photopeak window and not on the deadtime determined from the full spectrum. Finally, a general procedure that can be followed to correct patient images for deadtime is presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEJNMMI PhysicsMême sujetRadiopharmaceutical Chemistry and ApplicationsTravaux en français237 207