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Enregistrement W4382238406 · doi:10.1088/1748-0221/18/05/c05010

Collimator design for gamma-ray cascade angular correlations in medical imaging

2023· article· en· W4382238406 sur OpenAlexaff
Kaylyn Olshanoski, Leonid Nkuba, N.P. Dang, T. Fukuchi, H. Kanda, Innocent J. Lugendo, K. Vijay Sai, C. Ranagacharyulu

Notice bibliographique

RevueJournal of Instrumentation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimatorPositron emission tomographyPhysicsGamma rayTomographic reconstructionSingle-photon emission computed tomographyEmission computed tomographyTomographyMedical imagingMedical physicsIterative reconstructionModality (human–computer interaction)PhotonCorrection for attenuationGamma cameraNuclear medicineComputer scienceOpticsAttenuationNuclear physicsComputer visionArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent decades, Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) and Positron Emission Tomography (PET) have become workhorses of molecular imaging. The main drawback of these modalities is that they resort to statistical methods of image reconstruction, as the location of the individual nuclei emitting radiation is not accessible. To remedy this situation, we embarked on a project to introduce a new modality of nuclear medical imaging which exploits the non-collinear angular correlations of nuclear gamma-ray cascades subsequent to beta decays. This modality, if effective, determines the location of each decay nucleus. We have retrofitted the small animal PET assembly of RIKEN-Kobe (Japan) with tungsten+PLA (polylactic acid) collimators. The chosen material is inexpensive, amenable to three-dimensional (3D) printing, and has good photon attenuation properties. We included the collimator geometry in GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission) simulations and developed algorithms for image reconstruction with medical isotope candidates viz., 111 In and 43 K. Our preliminary simulations show that data acquisition with a 2 MBq source for 900 s is sufficient to reproduce the source geometry with high resolution. This report summarizes our progress to date and the plans for the near future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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