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Enregistrement W3027275779 · doi:10.1088/1361-6560/ab9500

Roadmap toward the 10 ps time-of-flight PET challenge

2020· article· en· W3027275779 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.

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTime of flightComputer scienceMedical physicsAeronauticsPhysicsOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the seventies, positron emission tomography (PET) has become an invaluable medical molecular imaging modality with an unprecedented sensitivity at the picomolar level, especially for cancer diagnosis and the monitoring of its response to therapy. More recently, its combination with x-ray computed tomography (CT) or magnetic resonance (MR) has added high precision anatomic information in fused PET/CT and PET/MR images, thus compensating for the modest intrinsic spatial resolution of PET. Nevertheless, a number of medical challenges call for further improvements in PET sensitivity. These concern in particular new treatment opportunities in the context personalized (also called precision) medicine, such as the need to dynamically track a small number of cells in cancer immunotherapy or stem cells for tissue repair procedures. A better signal-to-noise ratio (SNR) in the image would allow detecting smaller size tumours together with a better staging of the patients, thus increasing the chances of putting cancer in complete remission. Moreover, there is an increasing demand for reducing the radioactive doses injected to the patients without impairing image quality. There are three ways to improve PET scanner sensitivity: improving detector efficiency, increasing geometrical acceptance of the imaging device and pushing the timing performance of the detectors. Currently, some pre-localization of the electron-positron annihilation along a line-of-response (LOR) given by the detection of a pair of annihilation photons is provided by the detection of the time difference between the two photons, also known as the time-of-flight (TOF) difference of the photons, whose accuracy is given by the coincidence time resolution (CTR). A CTR of about 10 picoseconds FWHM will ultimately allow to obtain a direct 3D volume representation of the activity distribution of a positron emitting radiopharmaceutical, at the millimetre level, thus introducing a quantum leap in PET imaging and quantification and fostering more frequent use of 11 C radiopharmaceuticals. The present roadmap article toward the advent of 10 ps TOF-PET addresses the status and current/future challenges along the development of TOF-PET with the objective to reach this mythic 10 ps frontier that will open the door to real-time volume imaging virtually without tomographic inversion. The medical impact and prospects to achieve this technological revolution from the detection and image reconstruction point-of-views, together with a few perspectives beyond the TOF-PET application are discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,243

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,137 · 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