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Enregistrement W4324128674 · doi:10.1002/mp.16360

Simulation studies of a full‐ring, CZT SPECT system for whole‐body imaging of <sup>99m</sup>Tc and <sup>177</sup>Lu

2023· article· en· W4324128674 sur OpenAlexaff
Yoonsuk Huh, J. Caravaca Rodríguez, Jae Hyuk Kim, Y. Cui, Qiu Huang, G.T. Gullberg, Youngho Seo

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNuclear PhysicsNational Heart, Lung, and Blood InstituteOffice of ScienceNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringU.S. Department of Energy
Mots-clésCadmium zinc tellurideCollimatorDetectorPhysicsSpect imagingSingle-photon emission computed tomographyImaging phantomMonte Carlo methodCorrection for attenuationIterative reconstructionImage resolutionSensitivity (control systems)OpticsEmission computed tomographyScannerMedical imagingNuclear medicineMedical physicsAttenuationPositron emission tomographyComputer scienceArtificial intelligenceMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Single photon emission computed tomography (SPECT) is an imaging modality that has demonstrated its utility in a number of clinical indications. Despite this progress, a high sensitivity, high spatial resolution, multi‐tracer SPECT with a large field of view suitable for whole‐body imaging of a broad range of radiotracers for theranostics is not available. Purpose With the goal of filling this technological gap, we have designed a cadmium zinc telluride (CZT) full‐ring SPECT scanner instrumented with a broad‐energy tungsten collimator. The final purpose is to provide a multi‐tracer solution for brain and whole‐body imaging. Our static SPECT does not rely on the dual‐ and the triple‐head rotational SPECT standard paradigm, enabling a larger effective area in each scan to increase the sensitivity. We provide a demonstration of the performance of our design using a realistic model of our detector with simulated body‐sized phantoms filled with 99mTc and 177Lu. Methods We create a realistic model of our detector by using a combination of a Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) Monte Carlo simulation and a finite element model for the CZT response, accounting for low‐energy tail effects in CZT that affects the sensitivity and the scatter correction. We implement a modified dual‐energy‐window scatter correction adapted for CZT. Other corrections for attenuation, detector and collimator response, and detector gaps and edges are also included. The images are reconstructed using the maximum‐likelihood expectation‐maximization. Detector and reconstruction performance are characterized with point sources, Derenzo phantoms, and a body‐sized National Electrical Manufacturers Association (NEMA) Image Quality (IQ) phantom for both 99mTc and 177Lu. Results Our SPECT design can resolve 7.9 mm rods for 99mTc (140 keV) and 9.5 mm for 177Lu (208 keV) in a hot‐rod Derenzo phantom with a 3‐min exposure and reach an image contrast of 78% for 99mTc and 57% for 177Lu using the NEMA IQ phantom with a 6‐min exposure. Our modified scatter correction shows an improved contrast‐recovery ratio compared to a standard correction. Conclusions In this paper, we demonstrate the good performance of our design for whole‐body imaging purposes. This adds to our previous demonstration of improved qualitative and quantitative 99mTc imaging of brain perfusion and 123I imaging of dopamine transport with respect to state‐of‐the‐art NaI dual‐head cameras. We show that our design provides similar IQ and contrast to the commercial full‐ring SPECT VERITON for 99mTc. Regarding 177Lu imaging of the 208 keV emissions, our design provides similar contrast to that of other state‐of‐the‐art SPECTs with a significant reduction in exposure. The high sensitivity and extended energy range up to 250 keV makes our SPECT design a promising alternative for clinical imaging and theranostics of emerging radionuclides.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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