Motion tracking of low‐activity fiducial markers using adaptive region of interest with list‐mode positron emission tomography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Motion compensated positron emission tomography (PET) imaging requires detecting and monitoring of patient body motion. We developed a semiautomatic list‐mode method to track the three‐dimensional (3D) motion of fiducial positron‐emitting markers during PET imaging. Methods A previously developed motion tracking method using positron‐emitting markers (PeTrack) was enhanced to work with PET imaging. A novel combination of filtering methods was developed to reject physiological tracer background, which would drown out the events from the marker if unfiltered. The most critical filter rejects events whose line‐of‐response (LOR) is outside an adaptive region of interest (ADROI). The size of ROI was optimized by exploiting the distinct differences between the distributions of events from background and marker. The ADROI PeTrack method was evaluated with Monte Carlo and phantom studies. A 92.5‐kBq Na marker moving sinusoidally in 3D was simulated with Monte Carlo methods. The simulated events were combined with list‐mode data from cardiac PET imaging patients to evaluate the performance of the tracking. In phantom studies, three Na markers were placed on a dynamic torso phantom with an initial activity of 680 MBq of Rb in its cardiac insert. The motion of the markers was tracked while the phantom simulated various types of patient motion. Motion correction on an event‐by‐event basis of the list‐mode data was then applied and images were reconstructed. Results Simulation results show that the background rejection methods can significantly suppress the tracer background and increase the fraction of marker events by a factor of up to 2500. A 92.5‐kBq marker can be tracked in 3D at a frequency of 2.0 Hz with an accuracy of 0.8 mm and a precision of 0.3 mm. The phantom study experimentally confirms that the algorithm can track various types of motion. The relative accuracy of the experimental tracking is 0.26 ± 0.14 mm. Motion‐corrected images from the phantom study show reduced blurring. Conclusions An algorithm and background rejection methods were developed that can track the 3D motion of low‐activity positron‐emitting markers during PET imaging. The motion information may be used for motion‐compensated PET imaging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».