Monte Carlo Simulations of a Non-Invasive Positron Detector to Measure the Arterial Input Function for Dynamic PET
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work presents Monte Carlo (MC) study of a novel non-invasive positron detector, hereinafter called NID, designed to measure the arterial input function (AIF) through the wrist of a patient for use with dynamic positron emission tomography (PET). The goal of the study was to optimize a previously developed NID prototype, to determine its efficiency and ability to distinguish between the arterial and venous portions of the signal escaping a wrist phantom. A user code based on the Geant4 MC toolkit was developed to model the NID and a wrist phantom. The scintillator based detectors were modelled as 64 polystyrene cylinders, 0.97 mm in diameter, 10 cm long and capped with cylindrical photomultiplier tubes. The scintillator fibers were arranged in a single band around a 64.13 mm polyethylene cylinder representing a model of the wrist. Two cylinders, 2.30 mm in diameter were placed 6 mm apart, 2 mm below the surface of the wrist phantom representing the radial artery and vein. Two simulations were performed by placing 100 million decay events of oxygen-15 (15O) or fluorine-18 (18F), randomly distributed between the artery and vein. Visible wavelength photon tracking was enabled, and Photomultiplier tubes were simulated to collect the visible photons. Deposited energy per event and location of energy deposition were calculated. A python algorithm was used to analyse the results. The arterial signal produced a 5.28 mm and 10.32 mm FWHM for 15O and 18F respectively. The algorithm could determine the correct location of interaction 98% of the time. The NID can resolve the arterial and venous signal and is thus suitable for determining the AIF for dynamic PET.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».