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Enregistrement W3170055776

Development of the Lymphatic System in the 4D XCAT Phantom for Improved Multimodality Imaging Research

2021· article· en· W3170055776 sur OpenAlexaff
Roberto Fedrigo, Paul Segars, Patrick Martineau, Kerry J. Savage, Carlos Uribe, Arman Rahmim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomNuclear medicineMedicinePositron emission tomographyLymphatic systemImage qualityRadiologyComputer scienceArtificial intelligencePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

113 Objectives: Non-Hodgkin’s lymphoma classically presents with lymphadenopathy and bulky lymph node conglomerates. FDG PET/CT scans are used to stage and assess treatment response. Total metabolic tumour volume (TMTV) quantification has shown promising results for predicting therapy response and overall survival of lymphoma patients. However, TMTV accuracy can be impacted by the selected reconstruction parameters and segmentation method. Conventionally, the NEMA Image Quality phantom is used to evaluate image characteristics, but does not represent realistic patient anatomy or tumour properties. Simulated phantoms, such as the 4D extended cardiac-torso (XCAT) phantom used for multimodality imaging research, allows for more realistic patient modelling. The XCAT phantom defines the activity and attenuation for a simulated patient, which includes a complete set of organs, muscle, bone, soft tissue, while also accounting for age, sex, and body mass index (BMI), which allows phantom studies to be performed at a population scale. However, the XCAT phantom does not currently include the lymphatic system, critical for evaluating bulky nodal malignancies in lymphoma. The aim of this study was to incorporate a full lymphatic system into the XCAT phantom, and to generate realistic simulated PET/CT images via guidance from lymphoma patient studies, to enable lymphoma PET/CT optimization studies for improved image quality and quantification. Methods: A template lymphatic system model based on anatomical data from the Visible Human Project of the National Library of Medicine was used to define 276 lymph nodes and corresponding vessels using non-uniform rational basis spline (NURBS) surfaces. The multichannel large deformation diffeomorphic metric mapping (MC-LDDMM) method was used to propagate from the template phantom to different XCAT anatomies. This allows for the lymphatic system to be investigated on patients with different genders, weight, sizes, age, and other anatomical differences. Lymph node properties were modified using the Rhinoceros 3D viewing software. To determine typical activity concentrations observed in lymphoma, FDG PET/CT images of 5 patients from a cohort of PMBCL positive scans were analyzed using MIM (MIM Software, USA). The XCAT general parameter script was used to input organ concentrations and generate binary files with uptake and attenuation information. The phantom was used as the input to a MATLAB-based PET simulation and reconstruction tool (Ashrafinia et al., 2017) generating simulated PET/CT images for a GE Discovery RX scanner, reconstructed with OSEM (2 iterations, 24 subsets). Results: The lymphatic system was added to the XCAT phantom with the capability to select male/female anatomy or patient size. Lymph nodes can be scaled, asymmetrically stretched, and translated within the intuitive Rhinoceros interface, to allow for realistic simulation of different lymph node pathologies. Bulky, heterogeneous PMBCL tumours were generated in the mediastinum using expanded lymph nodes. Simulated PET images from the XCAT phantom were optimized to represent FDG PET/CT images of PMBCL patients and was assessed to be realistic by an experienced nuclear medicine clinician. Conclusions: An upgraded XCAT phantom with a fully-simulated lymphatic system was created. Realistic simulated PET/CT images were generated using the phantom with uptake values measured from real patient scans. Made publicly available, the XCAT phantom with the new lymphatic system has the potential of enabling studies to optimize image quality and quantitation, towards improved assessment of lymphoma including predictive modeling (e.g. improved TMTV and radiomics research).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,325 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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