Multicenter quantitative 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography performance harmonization: use of hottest voxels towards more robust quantification
Notice bibliographique
Résumé
Background: Harmonization methods reduce variability between different make and models of positron emission tomography (PET) scanners. The study aims to explore harmonization strategies that lead to comparable and robust quantitative metrics in a multicenter setting. Methods: NEMA IEC Phantom data acquisition was performed for low and high spheres-to-background ratios (SBR4:1 and 10:1) on six PET/CT (computed tomography) scanners. Different reconstruction sets, including the number of sub-iterations, number of subsets, and full width at half maximum (FWHM) for each scanner, were evaluated towards optimized and harmonized reconstruction settings. Recovery coefficients (RCs) of four quantitative metrics, including standardized uptake value (SUV)max, SUVISO-50 (SUVmean in 50% isocontour), SUVpeak, and mean uptake of 10 highest concentration voxels were evaluated as RCmax, RCISO-50, RCpeak, and RC10V, representing percent difference relative to the static ground truth case as functions of sphere sizes. A set of image reconstruction parameters was proposed for harmonized reconstruction to minimize variability between scanners. The root mean square error (RMSE), curvature, and reproducibility were examined. The proposed reconstruction protocols for harmonization and standard clinical reconstruction settings were compared to each other across all scanners. Results: A significant difference (P value <0.0001) was observed in the aforementioned quantitative metrics between SBR10 and SBR4. Reconstruction parameter sets with the smallest RMSE and RC values within 10% bias were identified as the best candidate for harmonization. The coefficient of variation of the mean value of RCs (CVMRC) shows a remarkable reduction of about 28%, 26%, 32%, and 19% in harmonized reconstruction settings for MRCmax, MRCISO-50, MRCpeak, and MRC10V, respectively. CVMRC for MRC10V in the harmonized reconstruction setting was 5.9% in SBR4, while the smallest value in SBR10 belongs to MRCpeak, with a value of 5.8%. The reproducibility of RC is improved by deriving the value from ten hottest voxels and is equally reproducible with RCpeak. Compared to RCmax and RCISO-50, the variability is reduced by 18% and 22% if ten voxels are pooled. Conclusions: Harmonizing PET/CT systems with and without point spread function/time of flight (PSF/TOF) using various vendor-developed image reconstruction algorithms improves the quantification reproducibility. RC10V, likewise RCpeak, is superior to the rest of the quantitative indices in terms of accuracy and reproducibility and helpful in quantifying lesion volume below 1 mL.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».