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Enregistrement W4385755562 · doi:10.1155/2023/1855985

Preliminary Assessment of Reference Region Quantification and Reduced Scanning Times for [ <sup>18</sup> F]SynVesT-1 PET in Parkinson’s Disease

2023· article· en· W4385755562 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Imaging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsCanadian Institutes of Health ResearchHorizon 2020 Framework ProgrammeCanada Research ChairsEuropean CommissionAzrieli FoundationCanada Foundation for InnovationWeston Brain InstituteMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésNuclear medicineMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synaptic density in the central nervous system can be measured in vivo using PET with [ 18 F]SynVesT-1. While [ 18 F]SynVesT-1 has been proven to be a powerful radiopharmaceutical for PET imaging of neurodegenerative disorders such as Parkinson’s disease (PD), its currently validated acquisition and quantification protocols are invasive and technically challenging in these populations due to the arterial sampling and relatively long scanning times. The objectives of this work were to evaluate a noninvasive (reference tissue) quantification method for [ 18 F]SynVesT-1 in PD patients and to determine the minimum scan time necessary for accurate quantification. [ 18 F]SynVesT-1 PET scans were acquired in 5 patients with PD and 3 healthy control subjects for 120 min with arterial blood sampling. Quantification was performed using the one-tissue compartment model (1TCM) with arterial input function, as well as with the simplified reference tissue model (SRTM) to estimate binding potential ([Formula: see text]) using centrum semiovale (CS) as a reference region. The SRTM2 method was used with [Formula: see text] fixed to either a sample average value (0.037 min -1 ) or a value estimated first through coupled fitting across regions for each participant. Direct SRTM estimation and the Logan reference region graphical method were also evaluated. There were no significant group differences in CS volume, radiotracer uptake, or efflux ([Formula: see text]). Each fitting method produced [Formula: see text] estimates in close agreement with those derived from the 1TCM (subject [Formula: see text], [Formula: see text]), with no difference in bias between the control and PD groups. With SRTM2, [Formula: see text] estimates from truncated scan data as short as 80 min produced values in excellent agreement with the data from the full 120 min scans ([Formula: see text]). While these are preliminary results from a small sample of patients with PD ([Formula: see text]), this work suggests that accurate synaptic density quantification may be performed without blood sampling and with scan time under 90 minutes. If further validated, these simplified procedures for [ 18 F]SynVesT-1 PET quantification can facilitate its application as a clinical research imaging technology and allow for larger study samples and include a broader scope of patients including those with neurodegenerative diseases.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · 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