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Enregistrement W3012747988 · doi:10.1186/s40658-020-0275-6

Comprehensive SPECT/CT system characterization and calibration for 177Lu quantitative SPECT (QSPECT) with dead-time correction

2020· article· en· W3012747988 sur OpenAlex
Andrea Frezza, Corentin Desport, Carlos Uribe, Wei Zhao, A. Ćeller, Philippe Després, Jean‐Mathieu Beauregard

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 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHôtel-Dieu de QuébecUniversity of British ColumbiaUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSiemens HealthineersCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésCalibrationNuclear medicineComputer scienceMedical physicsMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Personalization of 177 Lu-based radionuclide therapy requires implementation of dosimetry methods that are both accurate and practical enough for routine clinical use. Quantitative single-photon emission computed tomography/computed tomography (QSPECT/CT) is the preferred scanning modality to achieve this and necessitates characterizing the response of the camera, and calibrating it, over the full range of therapeutic activities and system capacity. Various methods to determine the camera calibration factor ( CF ) and the deadtime constant (τ) were investigated, with the aim to design a simple and robust protocol for quantitative 177 Lu imaging. Methods The SPECT/CT camera was equipped with a medium energy collimator. Multiple phantoms were used to reproduce various attenuation conditions: rod sources in air or water-equivalent media, as well as a Jaszczak phantom with inserts. Planar and tomographic images of a wide range of activities were acquired, with multiple energy windows for scatter correction (double or triple energy window technique) as well as count rate monitoring over a large spectrum of energy. Dead time was modelled using the paralysable model. CF and τ were deduced by curve fitting either separately in two steps ( CF determined first using a subset of low-activity acquisitions, then τ determined using the full range of activity) or at once (both CF and τ determined using the full range of activity). Total or segmented activity in the SPECT field of view was computed. Finally, these methods were compared in terms of accuracy to recover the known activity, in particular when planar-derived parameters were applied to the SPECT data. Results The SPECT camera was shown to operate as expected on a finite count rate range (up to ~ 350 kcps over the entire energy spectrum). CF and τ from planar (sources in air) and SPECT segmented Jaszczak data yielded a very good agreement ( CF < 1% and τ < 3%). Determining CF and τ from a single curve fit made dead-time-corrected images less prone to overestimating recovered activity. Using triple-energy window scatter correction while acquiring one or more additional energy window(s) to enable wide-spectrum count rate monitoring (i.e. ranging 55–250 or 18–680 keV) yielded the most consistent results across the various geometries. The final, planar-derived calibration parameters for our system were a CF of 9.36 ± 0.01 cps/MBq and a τ of 0.550 ± 0.003 μs. Using the latter, the activity in a Jaszczak phantom could be quantified by QSPECT with an accuracy of 0.02 ± 1.10%. Conclusions Serial planar acquisitions of sources in air using an activity range covering the full operational capacity of the SPECT/CT system, with multiple energy windows for wide-spectrum count rate monitoring, and followed by simultaneous determination of CF and τ using a single equation derived from the paralysable model, constitutes a practical method to enable accurate dead-time-corrected QSPECT imaging in a post- 177 Lu radionuclide therapy setting.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,482

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,254 · 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