Multi-center comparison of a PET/CT calibration phantom for imaging trials
Notice bibliographique
Résumé
250 Objectives: We present the results of imaging a long-lived PET calibration phantom at multiple centers to assess how quantitative comparisons between the different scanners are affected by lesion size, scanner type, and local procedures. The goal is to determine the accuracy and precision due to instrumental factors for patient tracer uptake measurements in multi-center trials. Methods: The phantom, based on the NEMA NU-2 IQ phantom with Ge-68 (half life = 270 d) in epoxy, is designed to assess global accuracy, partial volume loss, reproducibility, and variations between scanners, protocols, and data reporting. The target:background ratio (T/B) for the 6 spheres was set to 4:1. Mean and max absolute activity concentration, T/B ratios, and SUV vs sphere diameter were measured. The phantom was imaged at 8 PET centers on 10 scanners manufactured by Siemens, Philips, and General Electric. Results: Average background SUV was 1.04±0.1. The recovery coefficient (RC) versus diameter depended on scanner type, image smoothing, whether absolute or relative mean or max values were reported. For typical clinical imaging protocols the coefficient of variation (COV) in RC across all scanners (averaged for all sphere diameters) was 8% if mean ROI values were used and 11% if max ROI values were used. Stochastic effects lead to a COV of approximately 3%, the residual COV due to deterministic differences between scanners and processing methods. Conclusions: The calibration phantom allows for direct comparison of quantitative results from sites in multi-center imaging trials using different scanners and/or different processing methods.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».