Assessing the Sensitivity of Dual-Energy Computed Tomography 3-Material Decomposition for the Detection of Gout
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to assess the accuracy and precision of a novel application of 3-material decomposition (3MD) with virtual monochromatic images (VMIs) in the dual-energy computed tomography (DECT) assessment of monosodium urate (MSU) and hydroxyapatite (HA) phantoms compared with a commercial 2-material decomposition (2MD) and dual-thresholding (DT) material decomposition methods. MATERIALS AND METHODS: Monosodium urate (0.0, 3.4, 13.3, 28.3, and 65.2 mg/dL tubes) and HA (100, 400, and 800 mg/cm 3 tubes) phantoms were DECT scanned individually and together in the presence of the foot and ankle of 15 subjects. The raw data were decomposed with 3MD-VMI, 2MD, and DT to produce MSU-only and HA-only images. Mean values of 10 × 10 × 10-voxel volumes of interest (244 μm 3 ) placed in each MSU and HA phantom well were obtained and compared with their known concentrations and across measurements with subjects' extremities to obtain accuracy and precision measures. A statistical difference was considered significant if P < 0.05. RESULTS: Compared with known phantom standards, 3MD-VMI was accurate for the detection of MSU concentrations as low as 3.4 mg/dL ( P = 0.75). In comparison, 2MD was limited to 13.3 mg/dL ( P = 0.06) and DT was unable to detect MSU concentrations below 65.2 mg/L ( P = 0.16). For the HA phantom, 3MD-VMI and 2MD were accurate for all concentrations including the lowest at 100 mg/cm 3 ( P = 0.63 and P = 0.55, respectively). Dual-thresholding was not useful for the decomposition of HA phantom. Precision was high for both 3MD-VMI and 2MD measurements for both MSU and HA phantoms. Qualitatively, 3MD-VMI MSU-only images demonstrated reduced beam-hardening artifact and voxel misclassification, compared with 2MD and DT. CONCLUSIONS: Three-material decomposition-VMI DECT is accurate for quantification of MSU and HA concentrations in phantoms and accurately detects a lower concentration of MSU than either 2MD or DT. For concentration measurements of both MSU and HA phantoms, 3MD-VMI and 2MD have high precision, but DT had limitations. Clinical implementation of 3MD-VMI DECT promises to improve the performance of this imaging modality for diagnosis and treatment monitoring of gout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».