Simultaneous Perfusion-Metabolism Imaging with 18F-FDG Positron Emission Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Perfusion-glucose metabolism imaging with positron emission tomography (PET) has utility in cancer among other diseases in identifying a mismatch between vascular delivery of glucose and its utilization in tissue. PET perfusion-metabolism requires serial imaging with a flow radiotracer and18F-fluorodeoxyglucose (FDG), which is resource intensive. We hypothesized that perfusion and glucose metabolism can be simultaneously estimated with a flow-modified two-tissue compartment kinetic model (F2TCM) applied to FDG-PET studies. The F2TCM is a time-domain approximation to a distributed parameter (DP) model without a closed-form time domain solution. A basis function and exponential spectral analysis-based method were used to estimate the seven F2TCM parameters. We validated the F2TCM by estimating parameters from synthetic tissue time-activity curves generated with the DP model over 1024 trials of PET-like noise simulations. The mean ± standard deviation bias in estimated perfusion versus the ground truth over 1024 noise trials and ten DP parameter sets was -6.1 ± 5.7% with an average coefficient of variation of 24.6%. Bias and variation were likely from differences between the F2TCM and the DP model and lower signal-to-noise ratio, the latter which is partially mitigated in patient studies as dynamic images and maps are strongly filtered. Applying the F2TCM to a total body FDG-PET study of a patient with metastatic lung cancer, we observed a lung tumor with reduced perfusion and increased net uptake rate (Ki), indicating a mismatch between vascular delivery of glucose via perfusion versus its utilization and tumor energy demand. Parameter decrease was unique to perfusion as blood volume and K1(perfusion surrogates) were normal or elevated. Our novel contribution was to demonstrate the feasibility of perfusion-metabolism imaging from a single FDG-PET study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».