Feasibility of <sup>18</sup>F-FDG Dose Reductions in Breast Cancer PET/MRI
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to determine the level of clinically acceptable 18F-FDG dose reduction in time-of-flight PET/MRI in patients with breast cancer. Methods: Twenty-six consecutive women with histologically proven breast cancer were analyzed (median age, 51 y; range, 34–83 y). Simulated dose-reduced PET images were generated by unlisting the list-mode data on PET/MRI. The acquired 20-min PET frame was reconstructed in 5 ways: a reconstruction of the first 2 min with 3 iterations and 28 subsets for reference, and reconstructions simulating 100%, 20%, 10%, and 5% of the original dose. General image quality and artifacts, image sharpness, image noise, and lesion detectability were analyzed using a 4-point scale. Qualitative parameters were compared using the nonparametric Friedman test for multiple samples and the Wilcoxon signed-rank test for paired samples. Different groups of independent samples were compared using the Mann–Whitney U test. Results: Overall, 355 lesions (71 lesions with 5 different reconstructions each) were evaluated. The 20-min reconstruction with 100% injected dose showed the best results in all categories. For general image quality and artifacts, image sharpness, and noise, the reconstructions with a simulated dose of 20% and 10% were significantly better than the 2-min reconstructions (P ≤ 0.001). Furthermore, 20%, 10%, and 5% reconstructions did not yield results different from those of the 2-min reconstruction for detectability of the primary lesion. For 10% of the injected dose, a calculated mean dose of 22.6 ± 5.5 MBq (range, 17.9–36.9 MBq) would have been applied, resulting in an estimated whole-body radiation burden of 0.5 ± 0.1 mSv (range, 0.4–0.7 mSv). Conclusion: Ten percent of the standard dose of 18F-FDG (reduction of ≤90%) results in clinically acceptable PET image quality in time-of-flight PET/MRI. The calculated radiation exposure would be comparable to the effective dose of a single digital mammogram. A reduction of radiation burden to this level might justify partial-body examinations with PET/MRI for dedicated indications.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».