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Enregistrement W2799673068 · doi:10.1186/s40658-018-0208-9

Determination of gamma camera calibration factors for quantitation of therapeutic radioisotopes

2018· article· en· W2799673068 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British ColumbiaUniversité LavalUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésImaging phantomNuclear medicineCalibrationGamma cameraCorrection for attenuationTomographyCalibration curvePhysicsOpticsPositron emission tomographyMedicineMathematicsStatisticsDetection limit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camera calibration, which translates reconstructed count map into absolute activity map, is a prerequisite procedure for quantitative SPECT imaging. Both planar and tomographic scans using different phantom geometries have been proposed for the determination of the camera calibration factor (CF). However, there is no consensus on which approach is the best. The aim of this study is to evaluate all these calibration methods, compare their performance, and propose a practical and accurate calibration method for SPECT quantitation of therapeutic radioisotopes. Twenty-one phantom experiments (Siemens Symbia SPECT/CT) and 12 Monte Carlo simulations (GATE v6.1) using three therapy isotopes ( 131 I, 177 Lu, and 188 Re) have been performed. The following phantom geometries were used: (1) planar scans of point source in air (PS), (2) tomographic scans of insert(s) filled with activity placed in non-radioactive water (HS + CB), (3) tomographic scans of hot insert(s) in radioactive water (HS + WB), and (4) tomographic scans of cylinders uniformly filled with activity (HC). Tomographic data were reconstructed using OSEM with CT-based attenuation correction and triple energy window (TEW) scatter correction, and CF was determined using total counts in the reconstructed image, while for planar scans, the photopeak counts, corrected for scatter and background with TEW, were used. Additionally, for simulated data, CF obtained from primary photons only was analyzed. For phantom experiments, CF obtained from PS and HS + WB agreed to within 6% (below 3% if experiments performed on the same day are considered). However, CF from HS + CB exceeded those from PS by 4–12%. Similar trend was found in simulation studies. Analysis of CFs from primary photons helped us to understand this discrepancy. It was due to underestimation of scatter by the TEW method, further enhanced by attenuation correction. This effect becomes less important when the source is distributed over the entire phantom volume (HS + WB and HC). Camera CF could be determined using planar scans of a point source, provided that the scatter and background contributions are removed, for example using the clinically available TEW method. This approach is simple and yet provides CF with sufficient accuracy (~ 5%) to be used in clinics for radiotracer quantification.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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