Exponential dosing to standardize myocardial perfusion image quality with rubidium-82 PET
Notice bibliographique
Résumé
82 Rb PET is commonly performed using the same injected activity in all patients, resulting in lower image quality in larger patients. This study compared 82 Rb dosing with exponential vs proportional functions of body weight on the standardization of myocardial perfusion image (MPI) quality. Two sequential cohorts of N = 60 patients were matched by patient weight. Rest and dipyridamole stress 82 Rb PET was performed using 0.1 MBq·kg −2 exponential and 9 MBq·kg −1 proportional dosing. MPI scans were compared qualitatively with visual image quality scoring (IQS) and quantitatively using the myocardium-to-blood contrast-to-noise ratio (CNR) and blood background signal-to-noise ratio (SNR) as a function of body weight. Average (min–max) patient body weight was 81 ± 18 kg (46–137 kg). Proportional dosing resulted in decreasing CNR, SNR, and visual IQS with increasing body weight ( P < 0.05). Exponential dosing eliminated the weight-dependent decreases in these image quality metrics that were observed in the proportional dosing group. 82 Rb PET dosing as an exponential (squared) function of body weight produced consistent stress perfusion image quality over a wide range of patient weights. Dramatically lower doses can be used in lighter patients, with the equivalent population dose shifted toward the heavier patients to standardize diagnostic image quality.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».