Xenon‐enhanced dual‐energy tomosynthesis for functional imaging of respiratory disease—Concept and phantom study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Xenon‐enhanced dual‐energy (DE) computed tomography (CT) and hyperpolarized noble‐gas magnetic resonance imaging (MRI) provide maps of lung ventilation that can be used to detect chronic obstructive pulmonary disease (COPD) early in its development and predict respiratory exacerbations. However, xenon‐enhanced DE‐CT requires high radiation doses and hyper‐polarized noble‐gas MRI is expensive and only available at a handful of institutions globally. Purpose To present xenon‐enhanced dual‐energy tomosynthesis (XeDET) for low‐dose, low‐cost functional imaging of respiratory disease in an experimental phantom study. Methods We propose using digital tomosynthesis to produce Xe‐enhanced low‐energy (LE) and high‐energy (HE) coronal images. DE subtraction of the LE and HE images is used to suppress soft tissues. We used an imaging phantom to investigate image quality in terms of the area under the reciever operating characteristic curve (AUC) for the Non‐PreWhitening model observer with an Eye filter and internal noise (NPWEi). The phantom simulated anatomic clutter due to lung parenchyma and attenuation due to soft tissue and lung tissue. Aluminum slats were used to simulate rib structures. A stepwedge consisting of an acrylic casing with sealed cylindrical air‐filled cavities was used to simulate ventilation defects with step thicknesses of 0.5, 1, and 2 cm and cylindrical radii of 0.5, 0.75, and 1 cm. The phantom was ventilated with Xe and projection data were acquired using a flat‐panel detector, a tube‐voltage combination of 60/140 kV with 1.2 mm of copper filtration on the HE spectrum and an angular range of in 1° increments. The AUC of a NPWEi observer that has access only to a single coronal slice was calculated from measurements of the three‐dimensional noise power spectrum and signal template. The AUC was calculated as a function of ventilation defect thickness and radius for total patient entrance air kermas ranging from 1.42 to 2.84 mGy with and without rib‐simulating Al slats. For the AUC analysis, the observer internal noise level was obtained from an ad hoc calibration to a high‐dose data set. Results XeDET was able to suppress parenchyma‐simulating clutter in coronal images enabling visualization of the simulated ventilation defects, but the limited angle acquisition resulted in residual clutter due to out‐of‐plane bone‐mimmicking structures. The signal power of the defects increased linearly with defect radius and showed a ten‐fold to fifteen‐fold increase in signal power when the defect thickness increased from 0.5 to 2 cm. These trends agreed with theoretical predictions. Along the depth dimension, the power of the defects decreased exponentially with distance from the center of the defects with full‐width half maxima that varied from 1.85 to 2.85 cm depending on the defect thickness and radius. The AUCs of the 1‐cm‐radius defect that was 2 cm in thickness ranged from good (0.8–0.9) to excellent (0.9–1.0) over the range of air kermas considered. Conclusions Xenon‐enhanced DE tomosynthesis has the potential to enable functional imaging of respiratory disease and should be further investigated as a low‐cost alternative to MRI‐based approaches and a low‐dose alternative to CT‐based approaches.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».